Die Hauptunterschiede in der Infrastruktur von AWS und Azure für Deepseek-R1 liegen in ihren Bereitstellungsmodellen, Preisstrategien und Sicherheitsüberlegungen.
AWS-Infrastruktur für Deepseek-R1
AWS bietet Deepseek-R1 als vollständig verwaltetes serverloses Modell über Amazon-Grundgestein, mit dem Entwickler das Modell erstellen und bereitstellen können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur zu verwalten [7]. Dieses Setup vereinfacht den Bereitstellungsprozess und reduziert die Notwendigkeit umfangreicher Hardware -Ressourcen. AWS bietet auch Werkzeuge wie Sagemaker und Grundgestein zur Unterstützung der Integration und Feinabstimmung des Modells. AWS-Gebühren für AI-optimierte Cloud-Server, die kostspielig sein können, wenn sie nicht effizient verwendet werden, wobei die Preise für bestimmte Konfigurationen bis zu 124 USD pro Stunde betragen können [3].
Der AWS-Ansatz konzentriert sich auf die Bereitstellung einer flexiblen und skalierbaren Umgebung für KI-Anwendungen, sodass Benutzer die Funktionen von Deepseek-R1 nutzen können, ohne sich um die Komplexität der Infrastruktur zu kümmern. Benutzer müssen jedoch Datenschutz und Sicherheit in Betracht ziehen, insbesondere wenn sie Modelle aus chinesischen Startups verwenden, und AWS empfiehlt die Verwendung von Amazon -Grundgesteln für zusätzlichen Schutz [7].
Azure Infrastruktur für Deepseek-R1
Azure bietet Deepseek-R1 über Azure AI Foundry und bietet eine vertrauenswürdige und skalierbare Plattform für Unternehmensbenutzer [9]. Im Gegensatz zum voll verwalteten serverlosen Ansatz von AWS verlangt von Azure die Benutzer, die zugrunde liegende Rechenleistung zu verwalten, was zu variablen Preisgestaltung führen kann, je nachdem, wie effizient das Modell ausgeführt wird [3]. Azure erfordert keine dedizierten Server für Deepseek-R1, aber Benutzer bezahlen immer noch für die verwendeten Computerressourcen.
Die Integration von Azure umfasst umfangreiche Sicherheitsbewertungen und automatisierte Sicherheitsbewertungen, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit des Modells zu gewährleisten [4]. Darüber hinaus plant Azure, destillierte Versionen von Deepseek-R1 für die lokale Bereitstellung auf Copilot+ PCs einzuführen und seine KI-Funktionen auf verschiedene Geräte zu erweitern [4]. Dieser Ansatz ermöglicht mehr Kontrolle über die Infrastruktur- und Sicherheitseinstellungen, was für Organisationen mit strengen Einhaltung von Anforderungen von Vorteil ist.
Schlüsselunterschiede
- Bereitstellungsmodell: AWS bietet eine vollständig verwaltete Serverless -Bereitstellung, während Azure erfordert, dass Benutzer Computerressourcen verwalten.
- Preisgestaltung: AWS -Gebühren für die Infrastrukturnutzung, während die Kosten von Azure je nach Recheneffizienz variieren.
- Sicherheit und Konformität: Beide Plattformen betonen die Sicherheit, aber Azure bietet mehr Kontrolle über Infrastruktureinstellungen, die für Unternehmen mit strengen Einhaltung von Anforderungen von Vorteil sein können.
- Integration und Tools: AWS integriert Deepseek-R1 in Tools wie Sagemaker und Grundgestein, während Azure AI Foundry zur Bereitstellung und Verwaltung verwendet.
Zitate:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-ther-make-teepseek-r1-ai-model-available-on-their-platformals.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-ployment-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-ther-make-leepseek-r1-ai-model-avacable-on-their-platformals.aspx?admgara=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-yepseek-r1-efficiency-vs-penai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-teepseek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-teepseks-r1-model-with-third-party-platforms-like-azure-ands/
[7] https://virtualisationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-loud-giant-to--lofer-peepseek-r1-as-y-managed-serverless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-locally
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-availle-on-azure-ai-foundry-and-github/