DeepSEEK-R1 izvietošanas process AWS un Azure atšķiras vairākos galvenajos aspektos, atspoguļojot katras mākoņa platformas unikālās funkcijas un infrastruktūru.
izvietošana AWS
AWS piedāvā vairākus veidus, kā izvietot DeepSEEK-R1 modeļus, katrs pielāgots dažādām vajadzībām un vēlmēm:
1. Amazon Bedrock pielāgotā modeļa imports: Šī metode ļauj izvietot DeepSeek-R1 destilētas versijas, piemēram, DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B un DeepSeek-R1-Distill-Llama-70b. Lietotāji var importēt šos modeļus no Amazon S3 vai Amazon Sagemaker AI modeļa krātuves un izvietot tos pilnībā pārvaldītā un bez servera vidē. Šī pieeja novērš nepieciešamību pēc infrastruktūras pārvaldības, vienlaikus nodrošinot uzņēmuma līmeņa drošību un mērogojamību [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Šī opcija vienkāršo DeepSeEek-R1 modeļu izvietošanu un pārvaldību ar minimāliem klikšķiem. Tas ir piemērots lietotājiem, kuri meklē līdzsvaru starp lietošanas ērtumu un pielāgošanu. Cenu pamatā ir pamatā esošie EC2 gadījumi, ko izmanto izvietošanai [4].
3. Amazon EC2 ar AWS Trainium/Ceferentia: Lai iegūtu optimālu cenu veiktspēju, DeepSeEK-R1-Distill modeļus var izvietot īpašā aparatūrā. Izmaksas nosaka ar EC2 instanču cenu noteikšanu un lietošanas ilgumu [4].
4. Pilnībā pārvaldīts bez servera modelis: AWS piedāvā DeepSEEK-R1 kā pilnībā pārvaldītu bez servera modeli, izmantojot Amazon pamatiežu, ļaujot izstrādātājiem izveidot un izvietot lietojumprogrammas, nemainot pamatā esošo infrastruktūru. Šis pakalpojums paātrina jauninājumus, nodrošinot plašas funkcijas un instrumentus ar vienu API [5].
izvietošana Azure
Azure nodrošina pielāgotāku pieeju DeepSEEK-R1 modeļu izvietošanai:
1. Azure mašīnu apguve pārvaldītie tiešsaistes parametri: lietotāji var izvietot DeepSeEK-R1 modeļus, izmantojot pielāgotu DockerFile un konfigurācijas failus. Tas ietver pārvaldīta tiešsaistes galapunkta iestatīšanu ar Azure mašīnu apguvi, kas atbalsta mērogojamus un drošus reālā laika secinājumus. Izvietošanas process ietver pielāgotas vides izveidi, parametra noteikšanu un izvietošanas iestatījumu konfigurēšanu [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft ir padarījis DeepSeek R1 pieejamu Azure AI lietuvē, piedāvājot uzņēmumiem piekļuvi savām uzlabotajām spriešanas iespējām. Modelim tiek veikti plaši drošības novērtējumi, ieskaitot automatizētus drošības novērtējumus. Turklāt Microsoft plāno ieviest destilētas R1 versijas vietējai lietošanai Copilot+ PCS, paplašinot AI integrāciju visā tās ekosistēmā [1].
Galvenās atšķirības
- Infrastruktūras pārvaldība: AWS piedāvā pilnībā pārvaldītu bez servera izvietošanas iespēju, izmantojot Amazon Bedrock, kas novērš nepieciešamību pēc infrastruktūras pārvaldības. Turpretī Azure prasa lielāku manuālu iestatīšanu, izmantojot pielāgotus DockerFiles un konfigurācijas failus, izmantojot Azure mašīnu apguvi.
- Pielāgošana un elastība: Azure nodrošina pielāgotu izvietošanas procesu, ļaujot lietotājiem skaidri noteikt savu vidi un parametru iestatījumus. AWS, piedāvājot elastību, izmantojot dažādas izvietošanas iespējas, koncentrējas uz lietošanas un mērogojamības vienkāršību.
- Drošība un atbilstība: abas platformas uzsver drošību, bet AWS iesaka integrēt Amazon Bedrock aizsargus, lai uzlabotu ģeneratīvo AI lietojumprogrammu aizsardzību, jo īpaši tāpēc, ka ir bažas par ķīniešu tehnoloģijām [5]. Azure nodrošina drošību, izmantojot automatizētus drošības novērtējumus Azure AI lietuvē [1].
Atsauces:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-depseek-r1-effity-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3.]
[4.]
.
.
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-ton
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/