Proces nasadenia Deepseek-R1 na AWS a Azure sa líši v niekoľkých kľúčových aspektoch, čo odráža jedinečné vlastnosti a infraštruktúru každej cloudovej platformy.
nasadenie na AWS
AWS ponúka niekoľko spôsobov nasadenia modelov Deepseek-R1, z ktorých každý je prispôsobený rôznym potrebám a preferenciám:
1. Import vlastného modelu Amazon Bedrock: Táto metóda umožňuje nasadenie destilovaných verzií Deepseek-R1, ako sú Deepseek-R1-Distill-Llama-8B a Deepseek-R1-Distill-Llama-70B. Používatelia môžu importovať tieto modely z Amazon S3 alebo Amazon Sagemaker AI AIS ALEBOSTORE a nasadiť ich do plne spravovaného a serverového prostredia. Tento prístup eliminuje potrebu riadenia infraštruktúry a zároveň poskytuje bezpečnosť a škálovateľnosť podnikovej úrovne [2] [4].
2. Amazon Sagemaker JumpStart: Táto možnosť zjednodušuje nasadenie a správu modelov Deepseek-R1 s minimálnymi kliknutiami. Je vhodný pre používateľov, ktorí hľadajú rovnováhu medzi jednoduchým používaním a prispôsobením. Ceny sú založené na podkladových inštanciách EC2 používaných na nasadenie [4].
3. Amazon EC2 s AWS Trainium/Inferentia: Pre optimálne výkonnosť ceny je možné modely Deepseek-R1-Distill nasadiť na konkrétny hardvér. Náklady sa určujú podľa stanovovania cien EC2 a trvania používania [4].
4. Plne spravovaný model bez serverov: AWS ponúka Deepseek-R1 ako plne spravovaný model bez serverov prostredníctvom Amazon Bedrock, čo vývojárom umožňuje vytvárať a nasadiť aplikácie bez riadenia základnej infraštruktúry. Táto služba urýchľuje inovácie poskytovaním rozsiahlych funkcií a nástrojov s jedným API [5].
nasadenie na Azure
Azure poskytuje prispôsobenejší prístup k nasadeniu modelov Deepseek-R1:
1. Zahŕňa to nastavenie riadeného online koncového bodu pomocou Azure Machine Learning, ktoré podporuje škálovateľné a bezpečné inferencie v reálnom čase. Proces nasadenia zahŕňa vytvorenie vlastného prostredia, definovanie koncového bodu a konfiguráciu nastavení nasadenia [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft sprístupnil Deepseek R1 v zlievárni Azure AI, ktorá ponúka podniky prístup k svojim pokročilým schopnostiam zdôvodňovania. Model prechádza rozsiahlymi hodnoteniami bezpečnosti vrátane automatizovaných hodnotení bezpečnosti. Okrem toho spoločnosť Microsoft plánuje zaviesť destilované verzie R1 pre miestne použitie na počítačoch Copilot+ PC, čím sa rozširuje integrácia AI vo svojom ekosystéme [1].
Kľúčové rozdiely
- Správa infraštruktúry: AWS ponúka plne spravovanú možnosť nasadenia servera prostredníctvom Amazon Bedrock, čo eliminuje potrebu správy infraštruktúry. Naopak, Azure vyžaduje viac manuálneho nastavenia pomocou vlastných dokerov a konfiguračných súborov prostredníctvom učenia Azure Machine.
- Prispôsobenie a flexibilita: Azure poskytuje viac prispôsobený proces nasadenia, ktorý používateľom umožňuje výslovne definovať svoje prostredie a nastavenia koncových bodov. AWS, a zároveň ponúka flexibilitu prostredníctvom rôznych možností nasadenia, sa zameriava na ľahké použitie a škálovateľnosť.
- Bezpečnosť a dodržiavanie predpisov: Obe platformy zdôrazňujú bezpečnosť, ale AWS radí integráciu zábradlia Amazon Bedrock, aby sa zvýšila ochrana generatívnych aplikácií AI, najmä v dôsledku obáv týkajúcich sa čínskych technológií [5]. Azure zaisťuje bezpečnosť prostredníctvom automatizovaných hodnotení bezpečnosti v zlievárni Azure AI [1].
Citácie:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficienction-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3] https://clemenssiebler.com/posts/deployinging-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmMesbmpaozqh5jca/guidance-on-aws-ws-deepseek-ai-ai-pricing-and-deployment-options-Options
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-offer-offer-offer-eepseek-r1-as-flunt-managed-serverless-model.aspx
Https://community.aws/content/2seuhqlpyifSwckzmx585jcksgn/deployinginging-deepseek-r1-14b-on-on-amazon-ec2?lang=en
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/deploy-models-deepseek
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-waws/