De viktigaste skillnaderna i infrastruktur som tillhandahålls av AWS och Azure för Deepseek-R1 ligger i deras distributionsmodeller, prissättningsstrategier och säkerhetsöverväganden.
AWS-infrastruktur för Deepseek-R1
AWS erbjuder Deepseek-R1 som en helt hanterad serverlös modell genom Amazon Bedrock, vilket gör att utvecklare kan bygga och distribuera modellen utan att hantera underliggande infrastruktur [7]. Denna inställning förenklar distributionsprocessen och minskar behovet av omfattande hårdvaruresurser. AWS tillhandahåller också verktyg som Sagemaker och Bedrock för att stödja modellens integration och finjustering. AWS-avgifter för AI-optimerade molnservrar, som kan vara kostsamma om de inte används effektivt, med priser upp till $ 124 per timme för vissa konfigurationer [3].
AWS: s strategi fokuserar på att tillhandahålla en flexibel och skalbar miljö för AI-applikationer, vilket gör det möjligt för användare att utnyttja Deepseek-R1: s kapacitet utan att oroa sig för infrastrukturkomplexiteter. Användare måste dock överväga datasekretess och säkerhet, särskilt när de använder modeller från kinesiska startups, och AWS rekommenderar att du använder Amazon Bedrock -skyddsräcken för extra skydd [7].
Azure infrastruktur för Deepseek-R1
Azure tillhandahåller Deepseek-R1 genom Azure AI Foundry och erbjuder en pålitlig och skalbar plattform för företagsanvändare [9]. Till skillnad från AWS: s fullt hanterade serverlösa tillvägagångssätt kräver Azure användare att hantera den underliggande datorkraften, vilket kan leda till varierande priser beroende på hur effektivt modellen körs [3]. Azure kräver inte dedikerade servrar för Deepseek-R1, men användare betalar fortfarande för de använda datorresurserna.
Azures integration inkluderar omfattande säkerhetsutvärderingar och automatiserade säkerhetsbedömningar för att säkerställa modellens tillförlitlighet och säkerhet [4]. Dessutom planerar Azure att introducera destillerade versioner av Deepseek-R1 för lokal distribution på Copilot+ PC: er och utvidga dess AI-kapacitet över olika enheter [4]. Detta tillvägagångssätt möjliggör mer kontroll över infrastrukturen och säkerhetsinställningarna, vilket är fördelaktigt för organisationer med strikta efterlevnadskrav.
Nyckelskillnader
- Distributionsmodell: AWS erbjuder en helt hanterad serverlös distribution, medan Azure kräver att användare hanterar datorresurser.
- Prissättning: AWS -avgifter för infrastrukturanvändning, medan Azures kostnader varierar beroende på datoreffektivitet.
- Säkerhet och efterlevnad: Båda plattformarna betonar säkerheten, men Azure ger mer kontroll över infrastrukturinställningar, vilket kan vara fördelaktigt för företag med strikta efterlevnadsbehov.
- Integration och verktyg: AWS integrerar Deepseek-R1 med verktyg som Sagemaker och Bedrock, medan Azure använder AI Foundry för distribution och hantering.
Citeringar:
]
]
]
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiency-vs-openai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
]
]
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-locally
]