Principalele diferențe ale infrastructurii oferite de AWS și Azure pentru Deepseek-R1 se află în modelele lor de implementare, strategiile de prețuri și considerațiile de securitate.
Infrastructura AWS pentru DeepSeek-R1
AWS oferă DeepSeek-R1 ca model de server complet gestionat prin Amazon Bedrock, permițând dezvoltatorilor să construiască și să implementeze modelul fără a gestiona infrastructura de bază [7]. Această configurație simplifică procesul de implementare și reduce nevoia de resurse hardware extinse. AWS oferă, de asemenea, instrumente precum Sagemaker și Bedrock pentru a sprijini integrarea modelului și reglarea fină. Cu toate acestea, taxele AWS pentru serverele cloud optimizate de AI, care pot fi costisitoare dacă nu sunt utilizate eficient, prețurile atingând până la 124 USD pe oră pentru anumite configurații [3].
Abordarea AWS se concentrează pe furnizarea unui mediu flexibil și scalabil pentru aplicațiile AI, permițând utilizatorilor să utilizeze capacitățile Deepseek-R1, fără a-și face griji pentru complexitățile infrastructurii. Cu toate acestea, utilizatorii trebuie să ia în considerare confidențialitatea și securitatea datelor, în special atunci când folosesc modele de la startup -uri chineze, iar AWS recomandă utilizarea gardelor Amazon Bedrock pentru o protecție suplimentară [7].
Azure Infrastructure pentru DeepSeek-R1
Azure oferă Deepseek-R1 prin Azure AI Foundry, oferind o platformă de încredere și scalabilă pentru utilizatorii întreprinderii [9]. Spre deosebire de abordarea complet gestionată de server, Azure solicită utilizatorilor să gestioneze puterea de calcul de bază, ceea ce poate duce la prețuri variabile în funcție de cât de eficient este rulat modelul [3]. Azure nu necesită servere dedicate pentru DeepSeek-R1, dar utilizatorii încă plătesc pentru resursele de calcul utilizate.
Integrarea Azure include evaluări extinse de siguranță și evaluări automate de securitate pentru a asigura fiabilitatea și securitatea modelului [4]. În plus, Azure intenționează să introducă versiuni distilate ale DeepSeek-R1 pentru implementarea locală pe Copilot+ PC-uri, extinzându-și capacitățile AI pe diferite dispozitive [4]. Această abordare permite un control mai mare asupra setărilor de infrastructură și securitate, ceea ce este benefic pentru organizațiile cu cerințe stricte de conformitate.
Diferențe cheie
- Model de implementare: AWS oferă o implementare fără server complet gestionată, în timp ce Azure necesită utilizatorilor să gestioneze resursele de calcul.
- Prețuri: Taxele AWS pentru utilizarea infrastructurii, în timp ce costurile Azure variază în funcție de eficiența calculului.
- Securitate și conformitate: Ambele platforme subliniază securitatea, dar Azure oferă mai mult control asupra setărilor de infrastructură, ceea ce poate fi avantajos pentru întreprinderile cu nevoi stricte de conformitate.
- Integrare și instrumente: AWS integrează DeepSeek-R1 cu instrumente precum Sagemaker și Bedrock, în timp ce Azure folosește AI Foundry pentru implementare și gestionare.
Citări:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-eepseek-r1-AI-model-available-on-their-platforms.aspx
]
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-Microsoft-google-others-make-deepseek-r1-AI-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
]
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-epseek-r1
]
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-jiant-to-frofer-deepseek-r1-as-fully-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/