Le principali differenze nelle infrastrutture fornite da AWS e Azure per DeepSeek-R1 si trovano nei loro modelli di distribuzione, strategie di prezzo e considerazioni di sicurezza.
Infrastruttura AWS per DeepSeek-R1
AWS offre DeepSeek-R1 come modello completamente senza server gestito tramite Amazon Bedrock, consentendo agli sviluppatori di creare e distribuire il modello senza gestire l'infrastruttura sottostante [7]. Questa configurazione semplifica il processo di distribuzione e riduce la necessità di ampie risorse hardware. AWS fornisce anche strumenti come SageMaker e Bedrock per supportare l'integrazione e la messa a punto del modello. Tuttavia, gli addebiti AWS per i server cloud ottimizzati AI, che possono essere costosi se non utilizzati in modo efficiente, con prezzi che raggiungono fino a $ 124 all'ora per determinate configurazioni [3].
L'approccio di AWS si concentra sulla fornitura di un ambiente flessibile e scalabile per le applicazioni di intelligenza artificiale, consentendo agli utenti di sfruttare le capacità di DeepSeek-R1 senza preoccuparsi delle complessità delle infrastrutture. Tuttavia, gli utenti devono prendere in considerazione la privacy e la sicurezza dei dati, soprattutto quando si utilizzano i modelli di startup cinesi e AWS consiglia di utilizzare i guardrail di roccione Amazon per una maggiore protezione [7].
infrastruttura azure per DeepSeek-R1
Azure fornisce DeepSeek-R1 tramite Azure Ai Foundry, offrendo una piattaforma affidabile e scalabile per gli utenti aziendali [9]. A differenza dell'approccio senza server gestito da AWS, Azure richiede agli utenti di gestire la potenza di elaborazione sottostante, che può portare a prezzi variabili a seconda di quanto efficiente viene eseguito il modello [3]. Azure non richiede server dedicati per DeepSeek-R1, ma gli utenti pagano ancora per le risorse di elaborazione utilizzate.
L'integrazione di Azure include ampie valutazioni di sicurezza e valutazioni automatizzate per garantire l'affidabilità e la sicurezza del modello [4]. Inoltre, Azure prevede di introdurre versioni distillate di DeepSeek-R1 per la distribuzione locale su Copilot+ PCS, ampliando le sue capacità di intelligenza artificiale su diversi dispositivi [4]. Questo approccio consente un maggiore controllo sull'infrastruttura e sulle impostazioni di sicurezza, il che è vantaggioso per le organizzazioni con severi requisiti di conformità.
differenze chiave
- Modello di distribuzione: AWS offre una distribuzione senza server gestita, mentre Azure richiede agli utenti di gestire le risorse di elaborazione.
- Prezzi: gli addebiti AWS per l'utilizzo dell'infrastruttura, mentre i costi di Azure variano in base all'efficienza di calcolo.
- Sicurezza e conformità: entrambe le piattaforme enfatizzano la sicurezza, ma Azure fornisce un maggiore controllo sulle impostazioni delle infrastrutture, che possono essere vantaggiose per le aziende con rigide esigenze di conformità.
- Integrazione e strumenti: AWS integra DeepSeek-R1 con strumenti come SageMaker e Bedrock, mentre Azure utilizza AI Foundry per l'impiego e la gestione.
Citazioni:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-oi-model-available-on-their-platforms.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-imodel-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=News
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficienza-vs-openai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-model-with-third-party-platforms-like-azure-ands/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-gigiant-to-offer-deepseek-r1-as-managed-serverless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-Locally
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-res