DeepSeek-R1에 AWS와 Azure가 제공하는 컨텍스트 창의 주요 차이점은 AWS와 Azure가이를 구현하는 방식의 차이보다는 모델 자체의 기능과 한계를 중심으로 주로 회전합니다. DeepSeek-R1은 두 플랫폼에서 입력 컨텍스트 창에서 최대 128,000 개의 토큰을 처리 할 수있는 대형 언어 모델입니다. 이 기능은 코드 검토, 법적 문서 분석 또는 다중 단계 수학적 문제 해결과 같은 복잡한 작업에 적합합니다 [1] [4] [6].
출력 측면에서 DeepSeek-R1은 한 번에 최대 32,000 개의 토큰을 생성 할 수 있으며, 이는 AWS 및 Azure 구현 모두에서 일관됩니다 [4] [6]. 이 높은 출력 용량은 심층 보고서 작성 또는 대규모 데이터 세트 분석과 같은 상세한 응답이 필요한 작업에 유리합니다.
AWS와 Azure의 주요 차이점은 컨텍스트 창 자체가 아니라 모델이 통합되고 액세스되는 방식에 있습니다. AWS는 Amazon Bedrock에서 완전히 관리되는 서버리스 모델로 DeepSeek-R1을 제공하므로 사용자가 AWS CLI 또는 SDK를 통해 사용할 수있는 'invokemodel` 및'converse '와 같은 API를 통해 액세스 할 수 있습니다 [2]. 반면, Azure는 Azure AI Foundry를 통해 DeepSeek-R1을 제공합니다. 여기서 AI 모델의 광범위한 포트폴리오의 일부이며 모델 평가 및 엔터프라이즈 워크 플로우에 통합을위한 도구를 제공합니다 [3] [9].
요약하면 DeepSeek-R1의 컨텍스트 창 기능은 AWS 및 Azure에서 일관되지만 플랫폼은 각 클라우드 서비스 제공 및 사용자 인터페이스를 반영하여 통합 및 액세스 방법이 다릅니다.
인용 :
[1] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-ly-ly-naged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/model-inference/tutorials/get-Started-deepseek-r1?context=%2Fazure%2Fai-Foundry%2FCONTEXT%2FCONTEXT
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/mistral-large
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[6] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[8] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-ai-foundry-and-github/