As principais diferenças na infraestrutura fornecidas pela AWS e Azure para Deepseek-R1 estão em seus modelos de implantação, estratégias de preços e considerações de segurança.
AWS Infraestrutura para Deepseek-R1
A AWS oferece o DeepSeek-R1 como um modelo sem servidor totalmente gerenciado através da Amazon Bedrock, permitindo que os desenvolvedores construam e implantem o modelo sem gerenciar a infraestrutura subjacente [7]. Essa configuração simplifica o processo de implantação e reduz a necessidade de extensos recursos de hardware. A AWS também fornece ferramentas como Sagemaker e Bedrock para apoiar a integração e o ajuste fino do modelo. No entanto, o AWS cobra por servidores em nuvem otimizados para AI, que podem ser caros se não forem usados com eficiência, com os preços atingindo até US $ 124 por hora para determinadas configurações [3].
A abordagem da AWS se concentra em fornecer um ambiente flexível e escalável para aplicativos de IA, permitindo que os usuários aproveitem os recursos da DeepSeek-R1 sem se preocupar com as complexidades de infraestrutura. No entanto, os usuários devem considerar a privacidade e a segurança dos dados, especialmente ao usar modelos de startups chinesas, e a AWS recomenda o uso de corrimãos da Amazon Bedrock para proteção adicional [7].
Infraestrutura do Azure para Deepseek-R1
O Azure fornece Deepseek-R1 através do Azure AI Foundry, oferecendo uma plataforma confiável e escalável para usuários corporativos [9]. Ao contrário da abordagem sem servidor totalmente gerenciada da AWS, o Azure exige que os usuários gerenciem o poder de computação subjacente, o que pode levar a preços variáveis, dependendo da eficiência do modelo [3]. O Azure não requer servidores dedicados para o DeepSeek-R1, mas os usuários ainda pagam pelos recursos de computação usados.
A integração do Azure inclui extensas avaliações de segurança e avaliações de segurança automatizadas para garantir a confiabilidade e a segurança do modelo [4]. Além disso, o Azure planeja introduzir versões destiladas do DeepSeek-R1 para implantação local em copilot+ PCs, expandindo seus recursos de IA em diferentes dispositivos [4]. Essa abordagem permite mais controle sobre as configurações de infraestrutura e segurança, o que é benéfico para organizações com requisitos estritos de conformidade.
Diferenças -chave
- Modelo de implantação: a AWS oferece uma implantação sem servidor totalmente gerenciada, enquanto o Azure exige que os usuários gerenciem recursos de computação.
- Preços: cobranças da AWS pelo uso da infraestrutura, enquanto os custos do Azure variam com base na eficiência da computação.
- Segurança e conformidade: ambas as plataformas enfatizam a segurança, mas o Azure fornece mais controle sobre as configurações de infraestrutura, o que pode ser vantajoso para as empresas com necessidades estritas de conformidade.
- Integração e ferramentas: a AWS integra Deepseek-R1 com ferramentas como Sagemaker e Bedrock, enquanto o Azure usa a AI Foundry para implantação e gerenciamento.
Citações:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avilable on-their-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requiirements-otimal-deployment-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avilable on their-platforms.aspx?admgarea=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiente-vs-openai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/postss/gpu-requiements-deepseek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-therd-party-platforms-like-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ffer-deepseek-ri-s-ly- liquidado-serverless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-locally
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-avilable-on-azure-ai-foundry-and-github/