Proses penyebaran Deepseek-R1 pada AWS dan Azure berbeda dalam beberapa aspek utama, yang mencerminkan fitur unik dan infrastruktur setiap platform cloud.
Penempatan di AWS
AWS menawarkan berbagai cara untuk menggunakan model Deepseek-R1, masing-masing disesuaikan dengan kebutuhan dan preferensi yang berbeda:
1. Amazon Bedrock Custom Model Impor: Metode ini memungkinkan untuk penyebaran versi suling Deepseek-R1, seperti Deepseek-R1-Distill-Llama-8B dan Deepseek-R1-Distill-Llama-70B. Pengguna dapat mengimpor model -model ini dari Amazon S3 atau repositori model AI Amazon Sagemaker dan menggunakannya di lingkungan yang sepenuhnya dikelola dan tanpa server. Pendekatan ini menghilangkan kebutuhan akan manajemen infrastruktur sambil memberikan keamanan dan skalabilitas tingkat perusahaan [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Opsi ini menyederhanakan penyebaran dan manajemen model Deepseek-R1 dengan klik minimal. Ini cocok untuk pengguna yang mencari keseimbangan antara kemudahan penggunaan dan kustomisasi. Harga didasarkan pada instance EC2 yang mendasari yang digunakan untuk penyebaran [4].
3. Amazon EC2 dengan AWS FRADIUM/INFERENTIA: Untuk kinerja harga yang optimal, model Deepseek-R1-Distill dapat digunakan pada perangkat keras tertentu. Biaya ditentukan oleh EC2 Contoh Harga dan Durasi Penggunaan [4].
4. Model tanpa server yang dikelola sepenuhnya: AWS menawarkan Deepseek-R1 sebagai model tanpa server yang dikelola sepenuhnya melalui Amazon Bedrock, yang memungkinkan pengembang untuk membangun dan menggunakan aplikasi tanpa mengelola infrastruktur yang mendasarinya. Layanan ini mempercepat inovasi dengan menyediakan fitur yang luas dan perkakas dengan API tunggal [5].
Penempatan di Azure
Azure memberikan pendekatan yang lebih disesuaikan untuk menggunakan model Deepseek-R1:
1. Azure Machine Learning Dikelola Titik Akhir Online: Pengguna dapat menggunakan model Deepseek-R1 menggunakan file DockerFile dan konfigurasi khusus. Ini melibatkan pengaturan titik akhir online yang dikelola dengan Azure Machine Learning, yang mendukung inferensi real-time yang dapat diskalakan dan aman. Proses penyebaran melibatkan pembuatan lingkungan khusus, mendefinisikan titik akhir, dan mengkonfigurasi pengaturan penyebaran [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft telah membuat Deepseek R1 tersedia di Azure AI Foundry, menawarkan perusahaan akses ke kemampuan penalaran canggih. Model ini mengalami evaluasi keselamatan yang luas, termasuk penilaian keamanan otomatis. Selain itu, Microsoft berencana untuk memperkenalkan versi suling R1 untuk penggunaan lokal pada Copilot+ PC, memperluas integrasi AI di seluruh ekosistemnya [1].
Perbedaan utama
- Manajemen Infrastruktur: AWS menawarkan opsi penyebaran tanpa server yang dikelola sepenuhnya melalui Amazon Bedrock, yang menghilangkan kebutuhan akan manajemen infrastruktur. Sebaliknya, Azure membutuhkan lebih banyak pengaturan manual menggunakan DockerFiles dan file konfigurasi khusus melalui Azure Machine Learning.
- Kustomisasi dan fleksibilitas: Azure menyediakan proses penyebaran yang lebih disesuaikan, memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan lingkungan mereka dan pengaturan titik akhir secara eksplisit. AWS, sambil menawarkan fleksibilitas melalui berbagai opsi penyebaran, berfokus pada kemudahan penggunaan dan skalabilitas.
- Keamanan dan Kepatuhan: Kedua platform menekankan keamanan, tetapi AWS menyarankan mengintegrasikan pagar pagar Amazon Bedrock untuk meningkatkan perlindungan bagi aplikasi AI generatif, terutama karena kekhawatiran seputar teknologi Tiongkok [5]. Azure memastikan keselamatan melalui penilaian keamanan otomatis di Azure AI Foundry [1].
Kutipan:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiency-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-odels-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3] https://clemenssilebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-deployment-options
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-after-deepseek-r1-as-fulent-managed-serverless-model.aspx
[6] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/deploy-odels-deepseek
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
