Galvenās atšķirības infrastruktūrā, ko nodrošina AWS un Azure for DeepSEEK-R1, ir viņu izvietošanas modeļi, cenu noteikšanas stratēģijas un drošības apsvērumi.
AWS infrastruktūra DeepSeek-R1
AWS piedāvā DeepSEEK-R1 kā pilnībā pārvaldītu bez servera modeli, izmantojot Amazon pamatiežu, ļaujot izstrādātājiem izveidot un izvietot modeli, nepārvaldot pamatā esošo infrastruktūru [7]. Šī iestatīšana vienkāršo izvietošanas procesu un samazina nepieciešamību pēc plašiem aparatūras resursiem. AWS nodrošina arī tādus rīkus kā Sagemaker un Bedrock, lai atbalstītu modeļa integrāciju un precizēšanu. Tomēr AWS maksa par AI optimizētiem mākoņu serveriem, kas var būt dārgi, ja netiek efektīvi izmantoti, un cenas noteiktām konfigurācijām sasniedz līdz USD 124 stundā [3].
AWS pieeja koncentrējas uz elastīgas un pielāgojamas vides nodrošināšanu AI lietojumprogrammām, ļaujot lietotājiem izmantot DeepSeek-R1 iespējas, neuztraucoties par infrastruktūras sarežģītību. Tomēr lietotājiem ir jāapsver datu privātums un drošība, it īpaši, ja tiek izmantoti ķīniešu jaunizveidoto uzņēmumu modeļi, un AWS iesaka izmantot Amazon Bedrock Guardrails, lai pievienotu aizsardzību [7].
Azure infrastruktūra DeepSeek-R1
Azure nodrošina DeepSEEK-R1 caur Azure AI Foundry, piedāvājot uzticamu un pielāgojamu platformu uzņēmuma lietotājiem [9]. Atšķirībā no AWS pilnībā pārvaldītās bez servera pieejas, Azure pieprasa lietotājiem pārvaldīt pamatā esošo skaitļošanas jaudu, kas var izraisīt mainīgas cenas atkarībā no tā, cik efektīvi tiek palaists modelis [3]. Azure neprasa speciālus serverus DeepSeek-R1, bet lietotāji joprojām maksā par izmantotajiem skaitļošanas resursiem.
Azure integrācija ietver plašus drošības novērtējumus un automatizētus drošības novērtējumus, lai nodrošinātu modeļa uzticamību un drošību [4]. Turklāt Azure plāno ieviest DeepSEEK-R1 destilētas versijas vietējai izvietošanai Copilot+ PCS, paplašinot savas AI iespējas dažādās ierīcēs [4]. Šī pieeja ļauj vairāk kontrolēt infrastruktūras un drošības iestatījumus, kas ir izdevīgi organizācijām ar stingrām atbilstības prasībām.
Galvenās atšķirības
- Izvietošanas modelis: AWS piedāvā pilnībā pārvaldītu bez servera izvietošanu, savukārt Azure pieprasa lietotājiem pārvaldīt skaitļošanas resursus.
- Cenu noteikšana: AWS maksa par infrastruktūras izmantošanu, savukārt Azure izmaksas mainās, pamatojoties uz skaitļošanas efektivitāti.
- Drošība un atbilstība: abas platformas uzsver drošību, bet Azure nodrošina lielāku kontroli pār infrastruktūras iestatījumiem, kas var būt izdevīgi uzņēmumiem ar stingrām atbilstības vajadzībām.
- Integrācija un rīki: AWS integrē DeepSeek-R1 ar tādiem rīkiem kā Sagemaker un Bedrock, savukārt Azure izmanto AI lietuvju izvietošanai un pārvaldībai.
Atsauces:
[1.]
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-izvietojums-setup-2e48
.
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-depseek-r1-effity-vs-openai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-depseek-r1
[6.]
.
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-wayable-on-azure-ai-foundry-and-github/