Glavne razlike v infrastrukturi, ki jih zagotavljata AWS in Azure za Deepseek-R1, so v njihovih modelih uvajanja, strategijah cen in varnostnih pomislekih.
AWS infrastruktura za Deepseek-R1
AWS ponuja Deepseek-R1 kot popolnoma upravljan model brez strežnika prek Amazon Bedrock, ki razvijalcem omogoča gradnjo in uporabo modela brez upravljanja osnovne infrastrukture [7]. Ta nastavitev poenostavi postopek uvajanja in zmanjšuje potrebo po obsežnih strojnih virih. AWS ponuja tudi orodja, kot sta SageMaker in Bedrock, ki podpirajo integracijo modela in natančno nastavitev. Vendar pa AWS stroški za AI-optimizirane strežnike v oblaku, ki so lahko dragi, če se ne uporabljajo učinkovito, cene pa dosežejo do 124 dolarjev na uro za določene konfiguracije [3].
AWS-ov pristop se osredotoča na zagotavljanje prilagodljivega in razširljivega okolja za aplikacije AI, kar uporabnikom omogoča, da izkoristijo zmogljivosti Deepseek-R1, ne da bi skrbeli za zapletenosti infrastrukture. Vendar pa morajo uporabniki upoštevati zasebnost in varnost podatkov, zlasti pri uporabi modelov kitajskih zagonov, AWS pa priporoča uporabo varovalk Amazon Bedrock za dodatno zaščito [7].
Azure infrastruktura za Deepseek-R1
Azure ponuja Deepseek-R1 prek Azure AI Foundry, ki za uporabnike podjetij ponuja zaupanja vredno in razširljivo platformo [9]. Za razliko od AWS -ovega popolnoma upravljanega pristopa brez strežnika Azure od uporabnikov zahteva, da upravljajo osnovno računalniško moč, kar lahko privede do spremenljivih cen, odvisno od tega, kako učinkovito se izvaja model [3]. Azure ne potrebuje namenskih strežnikov za Deepseek-R1, vendar uporabniki še vedno plačujejo uporabljene računalniške vire.
Azurejeva integracija vključuje obsežne varnostne ocene in avtomatizirane ocene varnosti, da se zagotovi zanesljivost in varnost modela [4]. Poleg tega Azure načrtuje uvedbo destiliranih različic Deepseek-R1 za lokalno uvajanje na Copilot+ PCS, kar bo razširilo svoje zmogljivosti AI v različnih napravah [4]. Ta pristop omogoča večji nadzor nad infrastrukturo in varnostnimi nastavitvami, kar je koristno za organizacije s strogimi zahtevami skladnosti.
Ključne razlike
- Model uvajanja: AWS ponuja popolnoma upravljano uvajanje brez strežnika, medtem ko Azure od uporabnikov zahteva upravljanje računalniških virov.
- Cene: AWS stroški za uporabo infrastrukture, medtem ko se Azurejevi stroški razlikujejo glede na učinkovitost računalništva.
- Varnost in skladnost: Obe platformi poudarjata varnost, vendar Azure zagotavlja več nadzora nad nastavitvami infrastrukture, kar je lahko koristno za podjetja s strogimi potrebami po skladnosti.
- Integracija in orodja: AWS integrira Deepseek-R1 z orodji, kot sta SageMaker in Bedrock, medtem ko Azure za uvajanje in upravljanje uporablja livarno AI.
Navedbe:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-wardware-requirements-optimal-Deployment-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-aai-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarja=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiece-vs-penai-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://virtualizacijaReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-coloud-giant-to-to-offer-deepseek-r1-as- fly-upravljano-serverless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-docally
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-fountry-and-github/