Perbedaan utama dalam infrastruktur yang disediakan oleh AWS dan Azure untuk Deepseek-R1 terletak pada model penyebaran, strategi penetapan harga, dan pertimbangan keamanan.
Infrastruktur AWS
untuk Deepseek-R1
AWS menawarkan Deepseek-R1 sebagai model tanpa server yang dikelola sepenuhnya melalui Amazon Bedrock, memungkinkan pengembang untuk membangun dan menggunakan model tanpa mengelola infrastruktur yang mendasarinya [7]. Pengaturan ini menyederhanakan proses penyebaran dan mengurangi kebutuhan akan sumber daya perangkat keras yang luas. AWS juga menyediakan alat seperti Sagemaker dan Bedrock untuk mendukung integrasi dan penyempurnaan model. Namun, biaya AWS untuk server cloud yang dioptimalkan AI, yang bisa mahal jika tidak digunakan secara efisien, dengan harga mencapai hingga $ 124 per jam untuk konfigurasi tertentu [3].
Pendekatan AWS berfokus pada penyediaan lingkungan yang fleksibel dan dapat diskalakan untuk aplikasi AI, memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan kemampuan Deepseek-R1 tanpa khawatir tentang kompleksitas infrastruktur. Namun, pengguna harus mempertimbangkan privasi dan keamanan data, terutama saat menggunakan model dari startup Cina, dan AWS merekomendasikan penggunaan pagar pagar Amazon Bedrock untuk perlindungan tambahan [7].
infrastruktur Azure untuk Deepseek-R1
Azure menyediakan Deepseek-R1 melalui Azure AI Foundry, menawarkan platform tepercaya dan terukur untuk pengguna perusahaan [9]. Tidak seperti pendekatan tanpa server tanpa yang dikelola sepenuhnya AWS, Azure mengharuskan pengguna untuk mengelola daya komputasi yang mendasarinya, yang dapat mengarah pada harga variabel tergantung pada seberapa efisien model dijalankan [3]. Azure tidak memerlukan server khusus untuk Deepseek-R1, tetapi pengguna masih membayar untuk sumber daya komputasi yang digunakan.
Integrasi Azure mencakup evaluasi keselamatan yang luas dan penilaian keamanan otomatis untuk memastikan keandalan dan keamanan model [4]. Selain itu, Azure berencana untuk memperkenalkan versi suling Deepseek-R1 untuk penyebaran lokal pada Copilot+ PC, memperluas kemampuan AI-nya di berbagai perangkat [4]. Pendekatan ini memungkinkan kontrol lebih besar atas pengaturan infrastruktur dan keamanan, yang bermanfaat bagi organisasi dengan persyaratan kepatuhan yang ketat.
Perbedaan utama
- Model Penyebaran: AWS menawarkan penyebaran tanpa server yang dikelola sepenuhnya, sementara Azure mengharuskan pengguna untuk mengelola sumber daya komputasi.
- Harga: Biaya AWS untuk penggunaan infrastruktur, sementara biaya Azure bervariasi berdasarkan efisiensi komputasi.
- Keamanan dan Kepatuhan: Kedua platform menekankan keamanan, tetapi Azure memberikan lebih banyak kontrol atas pengaturan infrastruktur, yang dapat menguntungkan bagi perusahaan dengan kebutuhan kepatuhan yang ketat.
- Integrasi dan alat: AWS mengintegrasikan Deepseek-R1 dengan alat-alat seperti Sagemaker dan Bedrock, sementara Azure menggunakan AI Foundry untuk penyebaran dan manajemen.
Kutipan:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-tleir-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[3.
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiency-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://virtualisasireview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-toer-deepseek-r1-as-fulent-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/