De viktigste forskjellene i infrastruktur levert av AWS og Azure for DeepSeek-R1 ligger i deres distribusjonsmodeller, prisstrategier og sikkerhetshensyn.
AWS-infrastruktur for DeepSeek-R1
AWS tilbyr DeepSeek-R1 som en fullt administrert serverløs modell gjennom Amazon Bedrock, slik at utviklere kan bygge og distribuere modellen uten å håndtere underliggende infrastruktur [7]. Dette oppsettet forenkler distribusjonsprosessen og reduserer behovet for omfattende maskinvareressurser. AWS tilbyr også verktøy som Sagemaker og berggrunnen for å støtte modellens integrasjon og finjustering. Imidlertid koster AWS for AI-optimaliserte skyservere, som kan være kostbare hvis de ikke brukes effektivt, med priser som når opp til $ 124 per time for visse konfigurasjoner [3].
AWSs tilnærming fokuserer på å gi et fleksibelt og skalerbart miljø for AI-applikasjoner, slik at brukere kan utnytte DeepSeek-R1s evner uten å bekymre seg for infrastrukturkompleksiteter. Imidlertid må brukere vurdere personvern og sikkerhet for data, spesielt når de bruker modeller fra kinesiske oppstart, og AWS anbefaler å bruke Amazon Bedrock -rekkverk for ekstra beskyttelse [7].
Azure Infrastructure for DeepSeek-R1
Azure tilbyr DeepSeek-R1 gjennom Azure AI Foundry, og tilbyr en pålitelig og skalerbar plattform for bedriftsbrukere [9]. I motsetning til AWSs fullt administrerte serverløse tilnærming, krever Azure at brukere administrerer den underliggende datakraften, noe som kan føre til variabel priser avhengig av hvor effektivt modellen kjøres [3]. Azure krever ikke dedikerte servere for DeepSeek-R1, men brukere betaler fortsatt for databehandlingsressursene som brukes.
Azures integrasjon inkluderer omfattende sikkerhetsevalueringer og automatiserte sikkerhetsvurderinger for å sikre modellens pålitelighet og sikkerhet [4]. I tillegg planlegger Azure å introdusere destillerte versjoner av DeepSeek-R1 for lokal distribusjon på Copilot+ PC-er, og utvide AI-funksjonene på forskjellige enheter [4]. Denne tilnærmingen gir mer kontroll over infrastrukturen og sikkerhetsinnstillingene, noe som er gunstig for organisasjoner med strenge krav til etterlevelse.
Nøkkelforskjeller
- Distribusjonsmodell: AWS tilbyr en fullt administrert serverløs distribusjon, mens Azure krever at brukere administrerer databehandlingsressurser.
- Priser: AWS -kostnader for bruk av infrastruktur, mens Azures kostnader varierer basert på beregningseffektivitet.
- Sikkerhet og etterlevelse: Begge plattformene legger vekt på sikkerhet, men Azure gir mer kontroll over infrastrukturinnstillinger, noe som kan være fordelaktig for bedrifter med strenge etterlevelsesbehov.
- Integrering og verktøy: AWS integrerer DeepSeek-R1 med verktøy som Sagemaker og berggrunnen, mens Azure bruker AI Foundry for distribusjon og styring.
Sitasjoner:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-asso-make-depseek-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-otens-make-depseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admarnea=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiency-vs-openai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-depseek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-depseeks-r1-model-with-wird-party-platforms-ligike-azure-and-a-ws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-Giant-to-oDer-depseek-r1-as-hely-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-foundry-and-github/