Основные различия в инфраструктуре, предоставленные AWS и Azure для DeepSeek-R1, заключаются в их моделях развертывания, стратегиях ценообразования и соображениях безопасности.
Инфраструктура AWS для DeepSeek-R1
AWS предлагает DeepSeek-R1 в качестве полностью управляемой модели без сервера через Amazon Bedrock, позволяя разработчикам создавать и развернуть модель без управления базовой инфраструктурой [7]. Эта настройка упрощает процесс развертывания и снижает необходимость в обширных аппаратных ресурсах. AWS также предоставляет такие инструменты, как SageMaker и Bendrock для поддержки интеграции модели и точной настройки. Тем не менее, AWS взимает плату за AI-оптимизированные облачные серверы, которые могут быть дорогостоящими, если не использовать эффективно, с ценами до 124 долл. США в час для определенных конфигураций [3].
Подход AWS фокусируется на предоставлении гибкой и масштабируемой среды для приложений искусственного интеллекта, что позволяет пользователям использовать возможности DeepSeek-R1, не беспокоясь о сложностях инфраструктуры. Тем не менее, пользователи должны учитывать конфиденциальность и безопасность данных, особенно при использовании моделей из китайских стартапов, и AWS рекомендует использовать Amazon Bendrock Guardrails для дополнительной защиты [7].
Инфраструктура Azure для DeepSeek-R1
Azure предоставляет DeepSeek-R1 через Azure AI Foundry, предлагая доверенную и масштабируемую платформу для корпоративных пользователей [9]. В отличие от полностью управляемого подхода AWS без сервера, Azure требует, чтобы пользователи управляли основной вычислительной мощностью, что может привести к переменным ценам в зависимости от того, насколько эффективно запускается модель [3]. Azure не требует выделенных серверов для DeepSeek-R1, но пользователи по-прежнему платят за используемые вычислительные ресурсы.
Интеграция Azure включает в себя обширные оценки безопасности и автоматические оценки безопасности для обеспечения надежности и безопасности модели [4]. Кроме того, Azure планирует ввести дистиллированные версии DeepSeek-R1 для локального развертывания на Copilot+ ПК, расширяя свои возможности ИИ на разных устройствах [4]. Этот подход позволяет обеспечить больший контроль над настройками инфраструктуры и безопасности, что полезно для организаций со строгими требованиями соответствия.
Ключевые различия
- Модель развертывания: AWS предлагает полностью управляемое развертывание без сервера, в то время как Azure требует, чтобы пользователи управляли вычислительными ресурсами.
- Цены: AWS сборы за использование инфраструктуры, в то время как затраты Azure варьируются в зависимости от эффективности вычислений.
- Безопасность и соответствие: обе платформы подчеркивают безопасность, но Azure обеспечивает больший контроль над настройками инфраструктуры, что может быть выгодным для предприятий со строгими потребностями соблюдения.
- Интеграция и инструменты: AWS интегрирует DeepSeek-R1 с такими инструментами, как SageMaker и Bendrock, в то время как Azure использует Foundry для развертывания и управления.
Цитаты:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-athers-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-leployment-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-athers-make-deepseek-r1-ai-dalableable-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficity-vs-openai-claude-investments/
[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-like-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-manerated-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/