DeepSeek-R1에 AWS 및 Azure가 제공하는 인프라의 주요 차이점은 배포 모델, 가격 전략 및 보안 고려 사항에 있습니다.
DeepSeek-R1의
AWS 인프라
AWS는 Amazon Bedrock을 통해 완전히 관리되는 서버리스 모델로 DeepSeek-R1을 제공하므로 개발자는 기본 인프라를 관리하지 않고 모델을 구축하고 배포 할 수 있습니다 [7]. 이 설정은 배포 프로세스를 단순화하고 광범위한 하드웨어 리소스의 필요성을 줄입니다. AWS는 또한 Sagemaker 및 Bedrock과 같은 도구를 제공하여 모델의 통합 및 미세 조정을 지원합니다. 그러나 AWS는 AI-OP 최적화 클라우드 서버에 대한 요금이 부과되며 효율적으로 사용하지 않으면 비용이 많이들 수 있으며 특정 구성의 경우 가격이 최대 $ 124에 도달합니다 [3].
AWS의 접근 방식은 AI 애플리케이션에 유연하고 확장 가능한 환경을 제공하는 데 중점을 두어 사용자가 인프라 복잡성에 대해 걱정하지 않고 DeepSeek-R1의 기능을 활용할 수 있습니다. 그러나 사용자는 특히 중국 신생 기업의 모델을 사용할 때 데이터 개인 정보 및 보안을 고려해야하며 AWS는 추가 보호를 위해 Amazon Bedrock Guardrails를 사용하는 것이 좋습니다 [7].
DeepSeek-R1의Azure 인프라
Azure는 Azure AI Foundry를 통해 DeepSeek-R1을 제공하여 기업 사용자에게 신뢰할 수 있고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다 [9]. AWS의 완전히 관리되는 서버리스 접근 방식과 달리 Azure는 사용자가 기본 컴퓨팅 파워를 관리해야하므로 모델이 얼마나 효율적으로 실행되는지에 따라 가변 가격이 이어질 수 있습니다 [3]. Azure는 DeepSeek-R1 용 전용 서버가 필요하지 않지만 사용자는 여전히 사용 된 컴퓨팅 리소스 비용을 지불합니다.
Azure의 통합에는 모델의 신뢰성과 보안을 보장하기위한 광범위한 안전 평가 및 자동 보안 평가가 포함됩니다 [4]. 또한 Azure는 Copilot+ PC에 로컬 배치를 위해 증류 된 버전의 Deepseek-R1을 도입하여 다른 장치에서 AI 기능을 확장 할 계획입니다 [4]. 이 접근 방식을 사용하면 인프라 및 보안 설정을보다 효과적으로 제어 할 수 있으며, 이는 엄격한 규정 준수 요구 사항이있는 조직에 유리합니다.
주요 차이점
- 배포 모델 : AWS는 완전히 관리되는 서버리스 배포를 제공하는 반면 Azure는 사용자가 컴퓨팅 리소스를 관리해야합니다.
- 가격 : AWS는 인프라 사용에 대한 요금이 부과되는 반면 Azure의 비용은 컴퓨팅 효율성에 따라 다릅니다.
- 보안 및 규정 준수 : 두 플랫폼 모두 보안을 강조하지만 Azure는 인프라 설정에 대한 제어를 더 많이 제공하며, 이는 엄격한 규정 준수 요구가있는 기업에게 유리할 수 있습니다.
- 통합 및 도구 : AWS는 DeepSeek-R1을 Sagemaker 및 Bedrock과 같은 도구와 통합하는 반면 Azure는 배포 및 관리를 위해 AI Foundry를 사용합니다.
인용 :
[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-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- 효율성-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-and-aws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to--ofeek-r1-s-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-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-ai-foundry-and-github/