Quá trình triển khai của Deepseek-R1 trên AWS và Azure khác nhau ở một số khía cạnh chính, phản ánh các tính năng và cơ sở hạ tầng độc đáo của mỗi nền tảng đám mây.
Triển khai trên AWS
AWS cung cấp nhiều cách để triển khai các mô hình DeepSeek-R1, mỗi mô hình phù hợp với các nhu cầu và sở thích khác nhau:
1. Amazon Bedrock Model Custom Model: Phương pháp này cho phép triển khai các phiên bản chưng cất của DeepSeek-R1, chẳng hạn như Deepseek-R1-Distill-Llama-8B và Deepseek-R1-Distill-Llama-70B. Người dùng có thể nhập các mô hình này từ Amazon S3 hoặc kho lưu trữ mô hình AI của Amazon Sagemaker và triển khai chúng trong một môi trường được quản lý đầy đủ và không có máy chủ. Cách tiếp cận này giúp loại bỏ sự cần thiết của quản lý cơ sở hạ tầng trong khi cung cấp bảo mật và khả năng mở rộng cấp doanh nghiệp [2] [4].
2. Amazon Sagemaker JumpStart: Tùy chọn này đơn giản hóa việc triển khai và quản lý các mô hình DeepSeek-R1 với các nhấp chuột tối thiểu. Nó phù hợp cho người dùng tìm kiếm sự cân bằng giữa dễ sử dụng và tùy chỉnh. Giá cả dựa trên các trường hợp EC2 cơ bản được sử dụng để triển khai [4].
3. Amazon EC2 với AWS Trainium/Interentia: Để có hiệu suất giá tối ưu, các mô hình DeepSeek-R1-Distill có thể được triển khai trên phần cứng cụ thể. Chi phí được xác định bằng giá ví dụ EC2 và thời gian sử dụng [4].
4 Dịch vụ này tăng tốc đổi mới bằng cách cung cấp các tính năng và công cụ rộng rãi với một API duy nhất [5].
Triển khai trên Azure
Azure cung cấp một cách tiếp cận tùy chỉnh hơn để triển khai các mô hình DeepSeek-R1:
1. Azure Machine Learning được quản lý các điểm cuối trực tuyến: Người dùng có thể triển khai các mô hình DeepSeek-R1 bằng cách sử dụng các tệp cấu hình và Dockerfile tùy chỉnh. Điều này liên quan đến việc thiết lập một điểm cuối trực tuyến được quản lý với Azure Machine Learning, hỗ trợ suy luận thời gian thực có thể mở rộng và bảo mật. Quá trình triển khai bao gồm việc tạo môi trường tùy chỉnh, xác định điểm cuối và định cấu hình cài đặt triển khai [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft đã cung cấp cho Deepseek R1 trên Azure AI Foundry, cung cấp cho các doanh nghiệp quyền truy cập vào khả năng lý luận nâng cao của mình. Mô hình trải qua các đánh giá an toàn rộng rãi, bao gồm các đánh giá bảo mật tự động. Ngoài ra, Microsoft có kế hoạch giới thiệu các phiên bản chưng cất của R1 để sử dụng cục bộ trên Copilot+ PC, mở rộng tích hợp AI trên hệ sinh thái của nó [1].
Sự khác biệt chính
- Quản lý cơ sở hạ tầng: AWS cung cấp tùy chọn triển khai máy chủ được quản lý đầy đủ thông qua Amazon Bedrock, giúp loại bỏ nhu cầu quản lý cơ sở hạ tầng. Ngược lại, Azure yêu cầu thiết lập thủ công hơn bằng cách sử dụng các tệp dockerfiles và cấu hình tùy chỉnh thông qua việc học máy Azure.
- Tùy chỉnh và linh hoạt: Azure cung cấp một quy trình triển khai tùy chỉnh hơn, cho phép người dùng xác định rõ ràng môi trường và cài đặt điểm cuối của họ. AWS, trong khi cung cấp tính linh hoạt thông qua các tùy chọn triển khai khác nhau, tập trung vào dễ sử dụng và khả năng mở rộng.
- Bảo mật và tuân thủ: Cả hai nền tảng đều nhấn mạnh bảo mật, nhưng AWS khuyên rằng việc tích hợp các lan can bảo vệ nền tảng của Amazon để tăng cường bảo vệ các ứng dụng AI thế hệ, đặc biệt là do những lo ngại xung quanh công nghệ Trung Quốc [5]. Azure đảm bảo an toàn thông qua các đánh giá bảo mật tự động trên Azure AI Foundry [1].
Trích dẫn:
.
.
.
[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-Offer-DeepSeek-R1-as-Fully-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-models-deepseek
.