Les principales différences d'infrastructure fournies par AWS et Azure pour Deepseek-R1 se trouvent dans leurs modèles de déploiement, leurs stratégies de prix et leurs considérations de sécurité.
Infrastructure AWS pour Deepseek-R1
AWS propose Deepseek-R1 en tant que modèle sans serveur entièrement géré via le substratum rocheux d'Amazon, permettant aux développeurs de construire et de déployer le modèle sans gérer l'infrastructure sous-jacente [7]. Cette configuration simplifie le processus de déploiement et réduit le besoin de ressources matérielles étendues. AWS fournit également des outils tels que Sagemaker et Boutrock pour soutenir l'intégration et le réglage fin du modèle. Cependant, AWS facture des serveurs cloud optimisés en AI, qui peuvent être coûteux s'ils ne sont pas utilisés efficacement, avec des prix atteignant jusqu'à 124 $ l'heure pour certaines configurations [3].
L'approche d'AWS se concentre sur la fourniture d'un environnement flexible et évolutif pour les applications d'IA, permettant aux utilisateurs de tirer parti des capacités de Deepseek-R1 sans se soucier des complexités d'infrastructure. Cependant, les utilisateurs doivent considérer la confidentialité et la sécurité des données, en particulier lors de l'utilisation de modèles à partir de startups chinoises, et AWS recommande d'utiliser des garde-boue du substratum Amazon pour une protection supplémentaire [7].
Infrastructure Azure pour Deepseek-R1
Azure fournit Deepseek-R1 via Azure AI Foundry, offrant une plate-forme de confiance et évolutive pour les utilisateurs d'entreprise [9]. Contrairement à l'approche sans serveur entièrement gérée d'AWS, Azure oblige les utilisateurs à gérer la puissance de calcul sous-jacente, ce qui peut entraîner des prix variables en fonction de l'efficacité du modèle [3]. Azure ne nécessite pas de serveurs dédiés pour Deepseek-R1, mais les utilisateurs paient toujours les ressources informatiques utilisées.
L'intégration d'Azure comprend des évaluations de sécurité approfondies et des évaluations de sécurité automatisées pour garantir la fiabilité et la sécurité du modèle [4]. De plus, Azure prévoit d'introduire des versions distillées de Deepseek-R1 pour le déploiement local sur Copilot + PCS, élargissant ses capacités d'IA sur différents appareils [4]. Cette approche permet un contrôle davantage sur les paramètres de l'infrastructure et de la sécurité, ce qui est bénéfique pour les organisations ayant des exigences de conformité strictes.
Différences clés
- Modèle de déploiement: AWS propose un déploiement sans serveur entièrement géré, tandis qu'Azure exige que les utilisateurs gèrent les ressources informatiques.
- Prix: les frais AWS pour l'utilisation des infrastructures, tandis que les coûts d'Azure varient en fonction de l'efficacité informatique.
- Sécurité et conformité: les deux plates-formes mettent l'accent sur la sécurité, mais Azure fournit plus de contrôle sur les paramètres d'infrastructure, ce qui peut être avantageux pour les entreprises ayant des besoins de conformité stricts.
- Intégration et outils: AWS intègre Deepseek-R1 avec des outils comme Sagemaker et Bedrock, tandis qu'Azure utilise une fonderie AI pour le déploiement et la gestion.
Citations:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-plalaforms.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-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiency-vs-openai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requiments-deepseek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-eepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-like-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-tofer-eepseek-r1-as-ly-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-founry-and-github/