De belangrijkste verschillen in infrastructuur van AWS en Azure voor Deepseek-R1 liggen in hun implementatiemodellen, prijsstrategieën en veiligheidsoverwegingen.
AWS-infrastructuur voor Deepseek-R1
AWS biedt DeepSeek-R1 als een volledig beheerd serverloos model via Amazon-gesteente, waardoor ontwikkelaars het model kunnen bouwen en implementeren zonder onderliggende infrastructuur te beheren [7]. Deze instelling vereenvoudigt het implementatieproces en vermindert de behoefte aan uitgebreide hardwarebronnen. AWS biedt ook hulpmiddelen zoals Sagemaker en Bedrock om de integratie en verfijning van het model te ondersteunen. AWS-kosten voor AI-geoptimaliseerde cloudservers, die echter kostbaar kunnen zijn als ze niet efficiënt worden gebruikt, met prijzen tot $ 124 per uur voor bepaalde configuraties [3].
De aanpak van AWS richt zich op het bieden van een flexibele en schaalbare omgeving voor AI-applicaties, waardoor gebruikers de mogelijkheden van DeepSeek-R1 kunnen gebruiken zonder zich zorgen te maken over infrastructuurcomplexiteiten. Gebruikers moeten echter rekening houden met de privacy en beveiliging van gegevens, vooral bij het gebruik van modellen van Chinese startups, en AWS beveelt aan om Amazon -bodemboirt te gebruiken voor extra bescherming [7].
Azure-infrastructuur voor Deepseek-R1
Azure biedt Deepseek-R1 via Azure AI Foundry en biedt een vertrouwd en schaalbaar platform voor bedrijfsgebruikers [9]. In tegenstelling tot de volledig beheerde serverloze aanpak van AWS, vereist Azure dat gebruikers de onderliggende rekenkracht beheren, wat kan leiden tot variabele prijzen, afhankelijk van hoe efficiënt het model wordt uitgevoerd [3]. Azure vereist geen speciale servers voor Deepseek-R1, maar gebruikers betalen nog steeds voor de gebruikte computerbronnen.
De integratie van Azure omvat uitgebreide veiligheidsevaluaties en geautomatiseerde beveiligingsbeoordelingen om de betrouwbaarheid en beveiliging van het model te waarborgen [4]. Bovendien is Azure van plan om gedistilleerde versies van Deepseek-R1 te introduceren voor lokale implementatie op Copilot+ PCS, waardoor de AI-mogelijkheden op verschillende apparaten worden uitgebreid [4]. Deze aanpak zorgt voor meer controle over de infrastructuur- en beveiligingsinstellingen, wat gunstig is voor organisaties met strikte nalevingsvereisten.
Belangrijkste verschillen
- Implementatiemodel: AWS biedt een volledig beheerde serverloze implementatie, terwijl Azure vereist dat gebruikers computerbronnen beheren.
- Prijzen: AWS -kosten voor het gebruik van infrastructuur, terwijl de kosten van Azure variëren op basis van computerefficiëntie.
- Beveiliging en compliance: beide platforms benadrukken de beveiliging, maar Azure biedt meer controle over infrastructuurinstellingen, wat voor ondernemingen voordelig kan zijn met strikte nalevingsbehoeften.
- Integratie en tools: AWS integreert DeepSeek-R1 met tools zoals Sagemaker en Bedrock, terwijl Azure AI Foundry gebruikt voor implementatie en management.
Citaten:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deploation-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-Model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aw-aWS-adopt-Deepseek-R1-efficiency-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-alike-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-de-deepseek-r1-Anful-Managed-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-ai-foundry-andub/