Postopek uvajanja Deepseek-R1 na AWS in Azure se razlikuje v več ključnih vidikih, kar odraža edinstvene lastnosti in infrastrukturo vsake oblačne platforme.
Uvajanje na AWS
AWS ponuja več načinov za uporabo modelov Deepseek-R1, ki so prilagojeni različnim potrebam in nastavitvam:
1. Uvoz modela Amazon Bedrock: Ta metoda omogoča namestitev destiliranih različic Deepseek-R1, kot sta Deepseek-R1-Distill-Llama-8b in Deepseek-R1-Distill-Llama-70b. Uporabniki lahko uvozijo te modele iz Amazon S3 ali Amazon SageMaker AI Model Repository in jih namestijo v popolnoma upravljano in brez strežnika. Ta pristop odpravlja potrebo po upravljanju infrastrukture, hkrati pa zagotavlja varnost in razširljivost podjetja [2] [4].
2. Amazon SageMaker Jumpstart: Ta možnost poenostavi uvajanje in upravljanje modelov Deepseek-R1 z minimalnimi kliki. Primerno je za uporabnike, ki iščejo ravnovesje med enostavnostjo uporabe in prilagajanjem. Cene temeljijo na osnovnih primerkih EC2, ki se uporabljajo za uvajanje [4].
3. Amazon EC2 z AWS Trainium/Inferentia: Za optimalno cenovno učinkovitost se lahko na določeno strojno opremo uporabijo modeli Deepseek-R1-DiStill. Stroške so določene s cenami primerov EC2 in trajanjem uporabe [4].
4. Popolnoma upravljan model brez strežnika: AWS ponuja Deepseek-R1 kot popolnoma upravljan model brez strežnika prek Amazon Bedrock, ki razvijalcem omogoča gradnjo in uporabo aplikacij brez upravljanja osnovne infrastrukture. Ta storitev pospešuje inovacije z zagotavljanjem obsežnih lastnosti in orodja z enim samim API -jem [5].
Uvajanje na Azure
Azure ponuja bolj prilagojen pristop k uvajanju modelov Deepseek-R1:
1. Azure Machine Learning Upravljanje spletnih končnih točk: Uporabniki lahko uporabijo modele DeepSeek-R1 s pomočjo datotek po meri DockerFile in konfiguracije. To vključuje nastavitev upravljane spletne končne točke z Azure Machine Learning, ki podpira razširljivo in varno sklepanje v realnem času. Postopek uvajanja vključuje ustvarjanje okolja po meri, določanje končne točke in konfiguriranje nastavitev uvajanja [3].
2. Azure AI Livarna: Microsoft je dal Deepseek R1 na voljo na livarni Azure AI, kar podjetjem ponuja dostop do svojih naprednih zmogljivosti sklepanja. Model je v obsežnih varnostnih ocenah, vključno z avtomatiziranimi ocenami varnosti. Poleg tega Microsoft načrtuje, da bo predstavil destilirane različice R1 za lokalno uporabo na Copilot+ PCS, kar bo razširilo integracijo AI po njegovem ekosistemu [1].
Ključne razlike
- Upravljanje infrastrukture: AWS ponuja popolnoma upravljano možnost uvajanja brez strežnika prek Amazon Bedrock, ki odpravlja potrebo po upravljanju infrastrukture. V nasprotju s tem Azure potrebuje več ročne nastavitve s pomočjo po meri dockerfiles in konfiguracijskih datotek prek strojnega učenja Azure.
- Prilagoditev in prilagodljivost: Azure ponuja bolj prilagojen postopek uvajanja, ki uporabnikom omogoča, da izrecno opredelijo svoje okolje in nastavitve končne točke. AWS, medtem ko ponuja prilagodljivost z različnimi možnostmi uvajanja, se osredotoča na enostavno uporabo in razširljivost.
- Varnost in skladnost: Obe platformi poudarjata varnost, vendar AWS svetuje, da vključijo Amazon Bedrock Gardrails za izboljšanje zaščite za generativne aplikacije AI, zlasti zaradi pomislekov o kitajskem tehnologiji [5]. Azure zagotavlja varnost z avtomatiziranimi ocenami varnosti na livarni Azure AI [1].
Navedbe:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiece-vs-penai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3] https://lemenssiebler.com/posts/Deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/Quzc1_JMMESBMPAUOZQH5JCA/Guidance-on-aws-deepseek-ai-pring-and-deployment-options
[5] https://virtualizacijaReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-coloud-giant-to-to-offer-deepseek-r1-as-ly-Umanid-Serverless-model.aspx
[6] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswkzmx5jckkgn/deploy-deepseek-r1-14b-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-aws/