„Deepseeek-R1“ diegimo procesas AWS ir Azure skiriasi keliais pagrindiniais aspektais, atspindinčiais unikalias kiekvienos debesies platformos ypatybes ir infrastruktūrą.
diegimas AWS
AWS siūlo kelis būdus, kaip diegti „Deepseeek-R1“ modelius, kiekvienas pritaikytas skirtingiems poreikiams ir nuostatoms:
1. Vartotojai gali importuoti šiuos modelius iš „Amazon S3“ arba „Amazon Sagemaker AI“ modelio saugyklos ir diegti juos visiškai valdomoje ir be serverio aplinkoje. Šis požiūris pašalina infrastruktūros valdymo poreikį, tuo pačiu užtikrinant įmonės lygio saugumą ir mastelį [2] [4].
2. „Amazon Sagemaker JumpStart“: Ši parinktis supaprastina „Deepseeek-R1“ modelių diegimą ir valdymą su minimaliais paspaudimais. Tai tinka vartotojams, ieškantiems pusiausvyros tarp naudojimo ir pritaikymo. Kainodara grindžiama pagrindiniais EC2 egzemplioriais, naudojamais diegimui [4].
3. „Amazon EC2“ su „AWS Trainium“/„Inferentia“: Jei norite optimalaus kainos ir rezultatų, „Deepseeek-R1-Distill“ modelius galima naudoti konkrečioje aparatinėje įrangoje. Išlaidos nustatomos pagal EC2 egzempliorių kainodarą ir naudojimo trukmę [4].
4. Visiškai valdomas be serverio modelis: AWS siūlo „Deepseek-R1“ kaip visiškai valdomą be serverio modelį per „Amazon Bedrock“, leidžiančią kūrėjams kurti ir diegti programas, nesilaikant pagrindinės infrastruktūros. Ši paslauga pagreitina inovacijas, teikdama išsamias funkcijas ir įrankius su viena API [5].
diegimas Azure
„Azure“ suteikia labiau pritaikytą metodą diegti „Deepseek-R1“ modelius:
1. „Azure Machine Learning“ valdomi internetiniai galiniai taškai: Vartotojai gali diegti „Deepseeek-R1“ modelius, naudodami pasirinktinius „DockerFile“ ir „Configuration“ failus. Tai reiškia, kad reikia nustatyti valdomą internetinį galutinį tašką naudojant „Azure Machine Learning“, kuris palaiko keičiamą ir saugų realiojo laiko išvadą. Diegimo procesas apima pasirinktinės aplinkos sukūrimą, galutinio taško apibrėžimą ir diegimo parametrų konfigūravimą [3].
2. „Azure AI Foundry“: „Microsoft“ padarė „Deepseek R1“ prieinamą „Azure AI“ liejykloje, siūlančią įmonėms prieigą prie savo pažangių samprotavimų galimybių. Modelis atlieka išsamius saugos vertinimus, įskaitant automatinius saugumo vertinimus. Be to, „Microsoft“ planuoja pristatyti distiliuotas R1 versijas vietiniam naudojimui „Copilot+ PCS“, išplėsdama AI integraciją per savo ekosistemą [1].
Pagrindiniai skirtumai
- Infrastruktūros valdymas: AWS siūlo visiškai valdomą diegimo be serverio parinktį per „Amazon Bedrock“, o tai pašalina poreikį valdyti infrastruktūrą. Priešingai, „Azure“ reikalauja daugiau rankinės sąrankos, naudojant pasirinktinius „Dockerfiles“ ir konfigūracijos failus per „Azure“ mašininį mokymąsi.
- Tinkinimas ir lankstumas: „Azure“ suteikia labiau pritaikytą diegimo procesą, leidžiantį vartotojams aiškiai apibrėžti savo aplinką ir galutinio taško nustatymus. AWS, kartu siūlydamas lankstumą įvairiomis diegimo galimybėmis, daugiausia dėmesio skiria naudojimo ir mastelio lengvumui.
- Saugumas ir atitiktis: Abi platformos pabrėžia saugumą, tačiau AWS pataria integruoti „Amazon“ pagrindų turėklus, siekiant pagerinti generatyvių AI programų apsaugą, ypač dėl susirūpinimo dėl Kinijos technologijų [5]. „Azure“ užtikrina saugumą atliekant automatinius saugumo vertinimus AI AI liejykloje [1].
Citatos:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficatity-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-mport/
[3] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai- airping ir-deploard-options
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ffer-se-deeek-r1-as-ainage-serverless-model.aspx
[6] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/depalling-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-sutio/how-to/depall-models-seepsee
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-avable-on-aws/