Pagrindiniai AWS ir „Azure“ pateiktų infrastruktūros skirtumai yra „Deepseeek-R1“ yra jų diegimo modeliuose, kainų nustatymo strategijose ir saugumo sumetimuose.
AWS infrastruktūra, skirta „Deepseek-R1“
AWS siūlo „Deepseeek-R1“ kaip visiškai valdomą be serverio modelį per „Amazon Bedrock“, leidžiančią kūrėjams kurti ir diegti modelį, nesilaikant pagrindinės infrastruktūros [7]. Ši sąranka supaprastina diegimo procesą ir sumažina didelių aparatūros išteklių poreikį. AWS taip pat teikia tokius įrankius kaip „Sagemaker“ ir „Bedrock“, kad palaikytų modelio integraciją ir derinimą. Tačiau AI-optimizuotų debesų serverių AWS mokesčiai, kurie gali būti brangūs, jei nebus naudojami efektyviai, kai kainos siekia iki 124 USD per valandą tam tikroms konfigūracijoms [3].
AWS požiūris sutelktas į lanksčios ir keičiamos AI programų aplinką, leidžiančią vartotojams panaudoti „Deepseeek-R1“ galimybes, nesijaudindami dėl infrastruktūros sudėtingumo. Tačiau vartotojai turi atsižvelgti į duomenų privatumą ir saugumą, ypač naudodamiesi kinų startuolių modeliais, o AWS rekomenduoja naudoti „Amazon“ pagrindų apsauginę apsaugą [7].
Azure infrastruktūra, skirta „Deepseek-R1“
„Azure“ teikia „Deepseek-R1“ per „Azure AI“ liejyklą, siūlančią patikimą ir keičiamą platformą įmonių vartotojams [9]. Skirtingai nuo visiškai valdomo „AWS“ požiūrio, „Azure“ reikalauja, kad vartotojai valdytų pagrindinę skaičiavimo galią, o tai gali sukelti kintamą kainą, atsižvelgiant į tai, kaip efektyviai modelis vykdomas [3]. „Azure“ nereikalauja specialių serverių, skirtų „Deepseek-R1“, tačiau vartotojai vis tiek moka už naudojamus skaičiavimo išteklius.
„Azure“ integracija apima išsamius saugos vertinimus ir automatinius saugumo vertinimus, siekiant užtikrinti modelio patikimumą ir saugumą [4]. Be to, „Azure“ planuoja pristatyti distiliuotas „Deepseek-R1“ versijas vietiniam diegimui „Copilot+ PCS“, išplėsdama jo AI galimybes įvairiuose įrenginiuose [4]. Šis požiūris leidžia labiau kontroliuoti infrastruktūros ir saugumo parametrus, o tai naudinga organizacijoms, turinčioms griežtus atitikties reikalavimus.
Pagrindiniai skirtumai
- Diegimo modelis: AWS siūlo visiškai valdomą diegimą be serverio, o „Azure“ reikalauja, kad vartotojai valdytų skaičiavimo išteklius.
- Kainodara: AWS mokesčiai už infrastruktūros naudojimą, o „Azure“ išlaidos skiriasi priklausomai nuo skaičiavimo efektyvumo.
- Saugumas ir atitiktis: Abi platformos pabrėžia saugumą, tačiau „Azure“ labiau kontroliuoja infrastruktūros parametrus, kurie gali būti naudingi įmonėms, turinčioms griežtus atitikties poreikius.
- Integracija ir įrankiai: AWS integruoja „Deepseek-R1“ su tokiais įrankiais kaip „Sagemaker“ ir „Bedrock“, o „Azure“ naudoja AI liejyklą diegimui ir valdymui.
Citatos:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepseek-r1-ai-model-eimable-on-their-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepseek-r1-ai-model-avleable-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficatity-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-thirty-party-platforms-lie-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-toffer-se-deepseek-r1-as-ainage-serverless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-locally
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-avable-on-azure-ai-foundry-and-github/