A DeepSeek-R1 telepítési folyamata az AWS-en és az Azure-on számos kulcsfontosságú szempontból különbözik, tükrözve az egyes felhőplatformok egyedi tulajdonságait és infrastruktúráját.
telepítés az AWS -en
Az AWS többféle módszert kínál a DeepSeek-R1 modellek telepítésére, amelyek mindegyike különböző igényekhez és preferenciákhoz igazítva:
1. Amazon alapkőzet Egyéni modell importálása: Ez a módszer lehetővé teszi a DeepSeek-R1 desztillált verzióinak, például a DeepSeek-R1-Distill-LLAMA-8B és a DeepSeek-R1-Distill-LLAMA-70B telepítését. A felhasználók ezeket a modelleket importálhatják az Amazon S3 -ból vagy az Amazon Sagemaker AI modelltárolóból, és telepíthetik azokat egy teljesen kezelt és szerver nélküli környezetben. Ez a megközelítés kiküszöböli az infrastruktúra-kezelés szükségességét, miközben vállalati szintű biztonságot és méretezhetőséget biztosít [2] [4].
2. Amazon Sagemaker JumpStart: Ez az opció egyszerűsíti a Mély-R1 modellek telepítését és kezelését, minimális kattintással. Ez azoknak a felhasználóknak, akik egyensúlyt keresnek a könnyű használat és a testreszabás között. Az árképzés a telepítéshez használt alapjául szolgáló EC2 példányokon alapul [4].
3. Amazon EC2 az AWS Trainium/Batherentia segítségével: Az optimális ár-teljesítmény érdekében a mélySeek-R1-Distill modellek telepíthetők az adott hardverre. A költségeket az EC2 példány ára és a felhasználási időtartam határozza meg [4].
4. Teljesen kezelt szerver nélküli modell: Az AWS a DeepSeek-R1-et kínálja teljesen kezelt szerver nélküli modellként az Amazon alapkőzetén keresztül, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy alkalmazások építhessenek és telepítsenek az alapul szolgáló infrastruktúra kezelése nélkül. Ez a szolgáltatás felgyorsítja az innovációt azáltal, hogy kiterjedt funkciókat biztosít, és egyetlen API -val szerszámot biztosít [5].
A telepítés az Azure -on
Az Azure testreszabottabb megközelítést biztosít a DeepSeek-R1 modellek telepítéséhez:
1. Az Azure Machine Learning Kezelt online végpontok: A felhasználók a DeepSeek-R1 modelleket egy egyedi DockerFile és konfigurációs fájlok segítségével telepíthetik. Ez magában foglalja a kezelt online végpont beállítását az Azure Machine Learning segítségével, amely támogatja a skálázható és biztonságos valós idejű következtetéseket. A telepítési folyamat magában foglalja az egyéni környezet létrehozását, a végpont meghatározását és a telepítési beállítások konfigurálását [3].
2. Azure AI Foundry: A Microsoft elérhetővé tette a DeepSeek R1 -et az Azure AI Foundry -n, amely a vállalkozások számára hozzáférést kínál fejlett érvelési képességeihez. A modell kiterjedt biztonsági értékeléseken megy keresztül, ideértve az automatizált biztonsági értékeléseket is. Ezenkívül a Microsoft azt tervezi, hogy bevezeti az R1 desztillált verzióit a Copilot+ PC -k helyi felhasználására, kibővítve az AI integrációt ökoszisztémájában [1].
kulcsfontosságú különbségek
- Infrastruktúra -menedzsment: Az AWS teljesen kezelt szerver nélküli telepítési lehetőséget kínál az Amazon Bedrock segítségével, amely kiküszöböli az infrastruktúra -kezelés szükségességét. Ezzel szemben az Azure több kézi beállítást igényel az egyedi dokkolófájlok és a konfigurációs fájlok használatával az Azure Machine Learning segítségével.
- Testreszabás és rugalmasság: Az Azure testreszabottabb telepítési folyamatot biztosít, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy kifejezetten meghatározzák a környezet és a végpont beállításaikat. Az AWS, miközben rugalmasságot kínál a különféle telepítési lehetőségek révén, a könnyű használatra és a méretezhetőségre összpontosít.
- Biztonság és megfelelés: Mindkét platform hangsúlyozza a biztonságot, de az AWS azt tanácsolja, hogy integrálja az Amazon Bedrock Guardboils -t a generatív AI alkalmazások védelmének javítása érdekében, különös tekintettel a kínai technológiára vonatkozó aggodalmak miatt [5]. Az Azure biztosítja a biztonságot az Azure AI Foundry automatizált biztonsági értékelése révén [1].
Idézetek:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiity-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3] https://clemenssibler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quuzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-onaws-deepseek-ai-pricing-and-deployment-options
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ofer-deepseek-r1-as--shen- 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
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/