Hlavní rozdíly v infrastruktuře poskytované AWS a Azure pro DeepSeek-R1 spočívají v jejich modelech nasazení, cenových strategiích a bezpečnostních úvahách.
AWS infrastruktura pro DeepSeek-R1
AWS nabízí DeepSeek-R1 jako plně spravovaný model bez serveru prostřednictvím Amazon Bedrock, což umožňuje vývojářům vytvářet a nasazovat model bez řízení základní infrastruktury [7]. Toto nastavení zjednodušuje proces nasazení a snižuje potřebu rozsáhlých hardwarových zdrojů. AWS také poskytuje nástroje jako SageMaker a Bedrock na podporu integrace a jemného doladění modelu. Poplatky AWS však za cloudové servery optimalizované AI-optimalizovaly, které mohou být nákladné, pokud se nebudou používat efektivně, přičemž ceny dosáhly až 124 USD za hodinu za určité konfigurace [3].
Přístup AWS se zaměřuje na poskytování flexibilního a škálovatelného prostředí pro aplikace AI, což uživatelům umožňuje využívat schopnosti DeepSeek-R1, aniž by se obával složitosti infrastruktury. Uživatelé však musí zvážit ochranu osobních údajů a zabezpečení dat, zejména při používání modelů z čínských startupů a AWS doporučuje použít pro další ochranu zábradlí Amazon Bedrock zábradlí [7].
Azure infrastruktura pro DeepSeek-R1
Azure poskytuje DeepSeek-R1 prostřednictvím Azure AI Foundry a nabízí důvěryhodnou a škálovatelnou platformu pro podnikové uživatele [9]. Na rozdíl od plně spravovaného přístupu AWS bez spravovaného serveru vyžaduje Azure uživatelé, aby spravovali základní výpočetní výkon, což může vést k proměnlivé ceny v závislosti na tom, jak efektivně je model spuštěn [3]. Azure nevyžaduje vyhrazené servery pro DeepSeek-R1, ale uživatelé stále platí za použité výpočetní zdroje.
Integrace společnosti Azure zahrnuje rozsáhlá hodnocení bezpečnosti a automatizované hodnocení zabezpečení, aby byla zajištěna spolehlivost a bezpečnost modelu [4]. Azure navíc plánuje zavést destilované verze DeepSeek-R1 pro místní nasazení na počítačích Copilot+ a rozšířit své schopnosti AI napříč různými zařízeními [4]. Tento přístup umožňuje větší kontrolu nad nastavením infrastruktury a bezpečnosti, což je výhodné pro organizace s přísnými požadavky na dodržování předpisů.
Klíčové rozdíly
- Model nasazení: AWS nabízí plně spravované nasazení bez serverů, zatímco Azure vyžaduje, aby uživatelé spravovali výpočetní prostředky.
- Ceny: AWS poplatky za používání infrastruktury, zatímco náklady Azure se liší v závislosti na efektivitě výpočetní techniky.
- Zabezpečení a dodržování předpisů: Obě platformy zdůrazňují zabezpečení, ale Azure poskytuje větší kontrolu nad nastavením infrastruktury, což může být pro podniky výhodné s přísnými potřebami dodržování předpisů.
- Integrace a nástroje: AWS integruje DeepSeek-R1 s nástroji jako SageMaker a Bedrock, zatímco Azure používá Foundry AI pro nasazení a správu.
Citace:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-gootle-Mathers-make-Deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-Requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-matka-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=News
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efektivita-vs-openai-claude investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-izure-and-aws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws--cloud-to-ferfer-deepseek-r1-As-Asfuls-Serverless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-locally
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure--woundry-and-github/