กระบวนการปรับใช้ของ Deepseek-R1 ใน AWS นั้นแตกต่างจาก Azure อย่างไร

การปรับใช้บน AWS

AWS เสนอหลายวิธีในการปรับใช้โมเดล Deepseek-R1 แต่ละแบบปรับให้เหมาะกับความต้องการและความชอบที่แตกต่างกัน:

1. การนำเข้าแบบจำลองที่กำหนดเองของ Amazon Bedrock: วิธีนี้ช่วยให้การปรับใช้ Deepseek-R1 รุ่นกลั่นเช่น Deepseek-R1-Distill-Llama-8B และ Deepseek-R1-Distill-Llama-70B ผู้ใช้สามารถนำเข้าโมเดลเหล่านี้จาก Amazon S3 หรือที่เก็บโมเดล AI ของ Amazon Sagemaker AI และปรับใช้ในสภาพแวดล้อมที่มีการจัดการและไม่มีเซิร์ฟเวอร์อย่างสมบูรณ์ วิธีการนี้ไม่จำเป็นต้องมีการจัดการโครงสร้างพื้นฐานในขณะที่ให้ความปลอดภัยระดับองค์กรและความสามารถในการปรับขนาด [2] [4]

2. Amazon Sagemaker JumpStart: ตัวเลือกนี้ทำให้การปรับใช้และการจัดการของรุ่น Deepseek-R1 ง่ายขึ้นด้วยการคลิกน้อยที่สุด เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการความสมดุลระหว่างความสะดวกในการใช้งานและการปรับแต่ง การกำหนดราคาขึ้นอยู่กับอินสแตนซ์ EC2 พื้นฐานที่ใช้สำหรับการปรับใช้ [4]

3. Amazon EC2 พร้อม AWS Trainium/Inferentia: สำหรับประสิทธิภาพราคาที่ดีที่สุดรุ่น Deepseek-R1-Distill สามารถปรับใช้กับฮาร์ดแวร์เฉพาะได้ ค่าใช้จ่ายถูกกำหนดโดยการกำหนดราคาอินสแตนซ์ EC2 และระยะเวลาการใช้งาน [4]

4. โมเดลที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์: AWS นำเสนอ Deepseek-R1 เป็นแบบจำลองที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ผ่านอเมซอนบดซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน บริการนี้เร่งนวัตกรรมโดยให้คุณสมบัติที่กว้างขวางและเครื่องมือด้วย API เดียว [5]

การปรับใช้บน Azure

Azure ให้วิธีการที่กำหนดเองมากขึ้นในการปรับใช้โมเดล Deepseek-R1:

1. Azure Machine Learning จุดสิ้นสุดออนไลน์ที่มีการจัดการ: ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดล DeepSeek-R1 โดยใช้ไฟล์ DockerFile และการกำหนดค่าที่กำหนดเอง สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการตั้งค่าจุดสิ้นสุดออนไลน์ที่ได้รับการจัดการด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง Azure ซึ่งรองรับการอนุมานแบบเรียลไทม์ที่ปรับขนาดได้และปลอดภัย กระบวนการปรับใช้เกี่ยวข้องกับการสร้างสภาพแวดล้อมที่กำหนดเองกำหนดจุดสิ้นสุดและการกำหนดค่าการตั้งค่าการปรับใช้ [3]

2. Azure AI Foundry: Microsoft ได้จัดทำ Deepseek R1 ใน Azure AI Foundry โดยเสนอให้ผู้ประกอบการเข้าถึงความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูง แบบจำลองผ่านการประเมินความปลอดภัยอย่างกว้างขวางรวมถึงการประเมินความปลอดภัยอัตโนมัติ นอกจากนี้ Microsoft วางแผนที่จะแนะนำ R1 รุ่นกลั่นสำหรับการใช้งานในท้องถิ่นบน Copilot+ PCS ซึ่งเป็นการขยายการรวม AI ในระบบนิเวศ [1]

ความแตกต่างที่สำคัญ

- การจัดการโครงสร้างพื้นฐาน: AWS นำเสนอตัวเลือกการปรับใช้แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ผ่านทาง Bedrock Amazon ซึ่งไม่จำเป็นต้องมีการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน ในทางตรงกันข้าม Azure ต้องการการตั้งค่าด้วยตนเองมากขึ้นโดยใช้ dockerfiles ที่กำหนดเองและไฟล์การกำหนดค่าผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง Azure

- การปรับแต่งและความยืดหยุ่น: Azure ให้กระบวนการปรับใช้ที่กำหนดเองมากขึ้นทำให้ผู้ใช้สามารถกำหนดสภาพแวดล้อมและการตั้งค่าปลายทางได้อย่างชัดเจน AWS ในขณะที่นำเสนอความยืดหยุ่นผ่านตัวเลือกการปรับใช้ต่างๆมุ่งเน้นไปที่ความสะดวกในการใช้งานและความสามารถในการปรับขนาด

- ความปลอดภัยและการปฏิบัติตาม: ทั้งสองแพลตฟอร์มเน้นการรักษาความปลอดภัย แต่ AWS แนะนำให้รวมการรวมอเมซอน bedrock guardrails เพื่อเพิ่มการป้องกันสำหรับแอปพลิเคชัน AI กำเนิดโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากความกังวลเกี่ยวกับเทคโนโลยีจีน [5] Azure ช่วยให้มั่นใจถึงความปลอดภัยผ่านการประเมินความปลอดภัยอัตโนมัติใน Azure AI Foundry [1]

การอ้างอิง:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiation-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-deplation-options
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-as-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/