De største forskelle i infrastruktur leveret af AWS og Azure for DeepSeek-R1 ligger i deres implementeringsmodeller, prisstrategier og sikkerhedshensyn.
AWS-infrastruktur til DeepSeek-R1
AWS tilbyder DeepSeek-R1 som en fuldt administreret serverløs model gennem Amazon Bedrock, hvilket giver udviklere mulighed for at bygge og implementere modellen uden at styre underliggende infrastruktur [7]. Denne opsætning forenkler implementeringsprocessen og reducerer behovet for omfattende hardware -ressourcer. AWS leverer også værktøjer som Sagemaker og Bedrock til at understøtte modellens integration og finjustering. AWS-opladninger for AI-optimerede sky-servere, som kan være dyre, hvis de ikke bruges effektivt, med priser, der når op til $ 124 i timen for visse konfigurationer [3].
AWS's tilgang fokuserer på at tilvejebringe et fleksibelt og skalerbart miljø til AI-applikationer, hvilket gør det muligt for brugere at udnytte Deepseek-R1's kapaciteter uden at bekymre sig om infrastrukturkompleksiteter. Brugere skal dog overveje databeskyttelse og sikkerhed, især når de bruger modeller fra kinesiske startups, og AWS anbefaler at bruge Amazon Bedrock -beskyttelsesrammer til ekstra beskyttelse [7].
Azure-infrastruktur til DeepSeek-R1
Azure giver DeepSeek-R1 gennem Azure AI Foundry, der tilbyder en betroet og skalerbar platform for virksomhedsbrugere [9]. I modsætning til AWS's fuldt administrerede serverløse tilgang kræver Azure brugerne til at administrere den underliggende computerkraft, hvilket kan føre til variabel prisfastsættelse afhængigt af hvor effektivt modellen køres [3]. Azure kræver ikke dedikerede servere til DeepSeek-R1, men brugere betaler stadig for de anvendte computerressourcer.
Azures integration inkluderer omfattende sikkerhedsevalueringer og automatiserede sikkerhedsvurderinger for at sikre modellens pålidelighed og sikkerhed [4]. Derudover planlægger Azure at introducere destillerede versioner af DeepSeek-R1 til lokal implementering på COPILOT+ PCS og udvide sine AI-kapaciteter på tværs af forskellige enheder [4]. Denne tilgang giver mulighed for mere kontrol over infrastruktur- og sikkerhedsindstillinger, hvilket er gavnligt for organisationer med strenge overholdelseskrav.
Nøgleforskelle
- Deployment Model: AWS tilbyder en fuldt administreret serverløs implementering, mens Azure kræver, at brugerne administrerer computerressourcer.
- Priser: AWS -gebyrer for brug af infrastruktur, mens Azures omkostninger varierer baseret på beregningseffektivitet.
- Sikkerhed og overholdelse: Begge platforme understreger sikkerhed, men Azure giver mere kontrol over infrastrukturindstillinger, hvilket kan være en fordel for virksomheder med strenge overholdelsesbehov.
- Integration og værktøjer: AWS integrerer DeepSeek-R1 med værktøjer som Sagemaker og Bedrock, mens Azure bruger AI-støberi til implementering og styring.
Citater:
)
)
)
)
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
)
[7] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-s-thiffle-managed-serverless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-locally
)