DeepSeek-R1在AWS和Azure上的部署过程在几个关键方面有所不同，这反映了每个云平台的独特功能和基础架构。
###在AWS上部署
AWS提供了多种部署DeepSeek-R1模型的方法，每个模型都针对不同的需求和偏好量身定制：
1。AmazonBedrock自定义型号导入：此方法允许部署DeepSeek-R1的蒸馏版，例如DeepSeek-R1-Distill-lllama-8B和DeepSeek-R1-Distill-distill-lllama-70B。用户可以从Amazon S3或Amazon Sagemaker AI模型存储库中导入这些模型，并将其部署在完全管理和无服务器的环境中。这种方法消除了对基础架构管理的需求，同时提供企业级的安全性和可扩展性[2] [4]。
2。AmazonSagemaker Jumpstart：此选项以最少的点击简化了DeepSeek-R1模型的部署和管理。它适合在易用性和自定义之间寻求平衡的用户。定价基于用于部署的基本EC2实例[4]。
3。带有AWS Trainium/Phebentia的Amazon EC2：对于最佳的价格表现，DeepSeek-R1-Distill型号可以在特定的硬件上部署。成本取决于EC2实例定价和使用持续时间[4]。
4。完全管理的无服务器模型：AWS通过Amazon Bedrock提供DeepSeek-R1作为完全管理的无服务器模型，从而使开发人员能够在不管理基础基础架构的情况下构建和部署应用程序。该服务通过提供单个API提供广泛的功能和工具来加速创新[5]。
Azure部署
Azure提供了一种更自定义的方法来部署DeepSeek-R1模型：
1。Azure机器学习管理的在线端点：用户可以使用自定义Dockerfile和配置文件部署DeepSeek-R1模型。这涉及通过Azure Machine Learning设置管理的在线端点，该学习支持可扩展且安全的实时推理。部署过程涉及创建自定义环境，定义端点并配置部署设置[3]。
2。AzureAI Foundry：Microsoft在Azure AI Foundry上提供了DeepSeek R1，可为企业访问其高级推理能力。该模型接受了广泛的安全评估，包括自动安全评估。此外，Microsoft计划在副本+ PC上引入R1的蒸馏版本，从而在其生态系统上扩展了AI集成[1]。
###密钥差异
- 基础架构管理：AWS通过Amazon Bedrock提供了完全管理的无服务器部署选项，这消除了对基础架构管理的需求。相比之下，Azure需要使用自定义Dockerfiles和配置文件进行更多的手动设置，并通过Azure Machine学习。
- 自定义和灵活性：Azure提供了更自定义的部署过程，使用户可以明确定义其环境和端点设置。 AWS在通过各种部署选项提供灵活性的同时，着重于易用性和可扩展性。
- 安全性和合规性：两个平台都强调安全性，但AWS建议整合亚马逊基岩护栏，以增强对生成AI应用程序的保护，尤其是由于围绕中国技术的担忧[5]。 Azure通过对Azure AI铸造厂的自动安全评估来确保安全[1]。
引用：
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-felcity-ves-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distild-llama-models-models-with-amazon-bedrock-custom-model-model-model-model-
[3] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-an-aws-deepseek-ai-pricing-pricing-and-pricing-and-pricing-and-deployment-options
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-to-to-deepseek-deepseek-r1-as-as-as-s--------------- as-as-laster-server-serverless-model.aspx
[6] https://community.aws/content/2seuhqlpyswckzmx585jcksgksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/how-to/deploy-models-deepseek
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/