Główne różnice w infrastrukturze dostarczone przez AWS i Azure dla Deepseek-R1 leżą w ich modelach wdrażania, strategiach cenowych i rozważaniach dotyczących bezpieczeństwa.
AWS Infrastructure for Deepseek-R1
AWS oferuje DeepSeek-R1 jako w pełni zarządzany model bez serwera za pośrednictwem Amazon Bedrock, umożliwiając programistom budowę i wdrożenie modelu bez zarządzania infrastrukturą leżącą u podstaw [7]. Ta konfiguracja upraszcza proces wdrażania i zmniejsza potrzebę rozległych zasobów sprzętowych. AWS zapewnia również narzędzia takie jak Sagemaker i Bedrock do obsługi integracji i dostrajania modelu. Jednak opłaty AWS dla zoptymalizowanych przez AUD-serwerów chmurowych, które mogą być kosztowne, jeśli nie są wykorzystywane, ceny osiągają do 124 USD za godzinę dla niektórych konfiguracji [3].
Podejście AWS koncentruje się na zapewnieniu elastycznego i skalowalnego środowiska dla aplikacji AI, umożliwiając użytkownikom wykorzystanie możliwości Deepseek-R1 bez obawy o złożoność infrastruktury. Jednak użytkownicy muszą rozważyć prywatność i bezpieczeństwo danych, szczególnie podczas korzystania z modeli chińskich startupów, a AWS zaleca korzystanie z poręczy Amazon Bedrock w celu dodatkowej ochrony [7].
Azure Infrastructure for Deepseek-R1
Azure zapewnia DeepSeek-R1 za pośrednictwem Azure AI Foundry, oferując zaufaną i skalowalną platformę dla użytkowników korporacyjnych [9]. W przeciwieństwie do w pełni zarządzanego podejścia AWS, Azure wymaga od użytkowników zarządzania podstawową siłą obliczeniową, która może prowadzić do zmiennych cen w zależności od tego, jak skutecznie uruchamiany jest model [3]. Azure nie wymaga dedykowanych serwerów dla DeepSeek-R1, ale użytkownicy nadal płacą za używane zasoby obliczeniowe.
Integracja Azure obejmuje obszerne oceny bezpieczeństwa i zautomatyzowane oceny bezpieczeństwa, aby zapewnić niezawodność i bezpieczeństwo modelu [4]. Ponadto Azure planuje wprowadzić destylowane wersje DeepSeek-R1 do lokalnego wdrożenia na komputerach Copilot+ PC, rozszerzając swoje możliwości AI na różnych urządzeniach [4]. Takie podejście pozwala na większą kontrolę nad infrastrukturą i ustawieniami bezpieczeństwa, co jest korzystne dla organizacji o ścisłych wymaganiach dotyczących zgodności.
Kluczowe różnice
- Model wdrażania: AWS oferuje w pełni zarządzane wdrożenie bez serwera, podczas gdy Azure wymaga od użytkowników zarządzania zasobami obliczeniowymi.
- Ceny: opłaty AWS za korzystanie z infrastruktury, podczas gdy koszty Azure różnią się w zależności od wydajności obliczeniowej.
- Bezpieczeństwo i zgodność: Obie platformy podkreślają bezpieczeństwo, ale Azure zapewnia większą kontrolę nad ustawieniami infrastruktury, co może być korzystne dla przedsiębiorstw o ścisłych potrzebach zgodności.
- Integracja i narzędzia: AWS integruje DeepSeek-R1 z narzędziami takimi jak Sagemaker i Bedrock, a Azure używa odlewni AI do wdrażania i zarządzania.
Cytaty:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaailable-on-their-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-one-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-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-efficien
[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-Cake-azure-and-aws/
[7] https://virtualizacyjnyreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-bloud-giant-offer-deepseek-r1-as-ally-ananaged-serless-serless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-locally
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-ow-avaailable-on-azure-ai-foundry-and-github/