Οι κύριες διαφορές στην υποδομή που παρέχονται από την AWS και το Azure για το Deepseek-R1 βρίσκονται στα μοντέλα ανάπτυξής τους, στις στρατηγικές τιμολόγησης και στις εκτιμήσεις ασφαλείας.
aws υποδομή για deepseek-r1
Το AWS προσφέρει το Deepseek-R1 ως ένα πλήρως διαχειριζόμενο μοντέλο χωρίς διακομιστή μέσω του Amazon Bedrock, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να κατασκευάσουν και να αναπτύξουν το μοντέλο χωρίς να διαχειρίζονται υποκείμενες υποδομές [7]. Αυτή η ρύθμιση απλοποιεί τη διαδικασία ανάπτυξης και μειώνει την ανάγκη για εκτεταμένους πόρους υλικού. Το AWS παρέχει επίσης εργαλεία όπως το Sagemaker και το Bedrock για την υποστήριξη της ολοκλήρωσης και της τελειοποίησης του μοντέλου. Ωστόσο, οι χρεώσεις AWS για τους AI-βελτιστοποιημένους διακομιστές σύννεφων, οι οποίοι μπορούν να είναι δαπανηρές, αν δεν χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά, με τις τιμές να φθάνουν μέχρι και $ 124 ανά ώρα για ορισμένες διαμορφώσεις [3].
Η προσέγγιση του AWS επικεντρώνεται στην παροχή ενός ευέλικτου και κλιμακούμενου περιβάλλοντος για εφαρμογές AI, επιτρέποντας στους χρήστες να εκμεταλλευτούν τις δυνατότητες του Deepseek-R1 χωρίς να ανησυχούν για την πολυπλοκότητα των υποδομών. Ωστόσο, οι χρήστες πρέπει να εξετάσουν την ιδιωτική ζωή και την ασφάλεια των δεδομένων, ειδικά όταν χρησιμοποιούν μοντέλα από κινεζικές νεοσύστατες επιχειρήσεις και η AWS συνιστά τη χρήση του Amazon Bedrock Guardrails για πρόσθετη προστασία [7].
azure υποδομή για deepseek-r1
Το Azure παρέχει Deepseek-R1 μέσω του Azure AI Foundry, προσφέροντας μια αξιόπιστη και κλιμακωτή πλατφόρμα για τους χρήστες των επιχειρήσεων [9]. Σε αντίθεση με την πλήρως διαχειριζόμενη προσέγγιση του AWS, η Azure απαιτεί από τους χρήστες να διαχειρίζονται την υποκείμενη υπολογιστική ισχύ, η οποία μπορεί να οδηγήσει σε μεταβλητή τιμολόγηση ανάλογα με το πόσο αποτελεσματικά εκτελείται το μοντέλο [3]. Το Azure δεν απαιτεί ειδικούς διακομιστές για το Deepseek-R1, αλλά οι χρήστες εξακολουθούν να πληρώνουν για τους υπολογιστικούς πόρους που χρησιμοποιούνται.
Η ενσωμάτωση της Azure περιλαμβάνει εκτεταμένες αξιολογήσεις ασφαλείας και αυτοματοποιημένες αξιολογήσεις ασφαλείας για να εξασφαλιστεί η αξιοπιστία και η ασφάλεια του μοντέλου [4]. Επιπλέον, η Azure σχεδιάζει να εισαγάγει απεσταγμένες εκδόσεις του DeepSeek-R1 για τοπική ανάπτυξη σε Copilot+ PCs, επεκτείνοντας τις ικανότητές του AI σε διάφορες συσκευές [4]. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει περισσότερο έλεγχο των ρυθμίσεων υποδομής και ασφάλειας, γεγονός που είναι επωφελής για οργανισμούς με αυστηρές απαιτήσεις συμμόρφωσης.
βασικές διαφορές
- Μοντέλο ανάπτυξης: Το AWS προσφέρει μια πλήρως διαχειριζόμενη ανάπτυξη χωρίς διακομιστή, ενώ το Azure απαιτεί από τους χρήστες να διαχειρίζονται τους υπολογιστικούς πόρους.
- Τιμολόγηση: Οι χρεώσεις AWS για τη χρήση υποδομών, ενώ το κόστος της Azure ποικίλλει ανάλογα με την αποδοτικότητα των υπολογιστών.
- Ασφάλεια και συμμόρφωση: Και οι δύο πλατφόρμες υπογραμμίζουν την ασφάλεια, αλλά η Azure παρέχει μεγαλύτερο έλεγχο στις ρυθμίσεις υποδομής, οι οποίες μπορεί να είναι επωφελείς για τις επιχειρήσεις με αυστηρές ανάγκες συμμόρφωσης.
- Ενσωμάτωση και εργαλεία: Το AWS ενσωματώνει το Deepseek-R1 με εργαλεία όπως το Sagemaker και το Bedrock, ενώ το Azure χρησιμοποιεί το AI Foundry για ανάπτυξη και διαχείριση.
Αναφορές:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-comlete-hardware-requirements-pimal deployment-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-vailable-on-platforms.aspx?admgarea=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficies-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-hike-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-fer-deepseek-r1-as-fully-fully-servernerment-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-and-github/