Основні відмінності в інфраструктурі, що надаються AWS та Azure для DeepSeek-R1, полягають у їх моделях розгортання, стратегіях ціноутворення та міркувань безпеки.
інфраструктура AWS для DeepSeek-R1
AWS пропонує DeepSeek-R1 як повністю керовану без сервера модель через Amazon Bedrock, що дозволяє розробникам будувати та розгорнути модель, не керувавши базовою інфраструктурою [7]. Ця установка спрощує процес розгортання та зменшує потребу в широких апаратних ресурсах. AWS також надає такі інструменти, як Sagemaker та Bedrock для підтримки інтеграції та тонкої настройки моделі. Однак плата AWS за оптимізовані AI-сервери хмарних серверів, які можуть бути дорогими, якщо не використовувати ефективно, ціни сягають до 124 доларів на годину для певних конфігурацій [3].
Підхід AWS зосереджується на забезпеченні гнучкого та масштабованого середовища для додатків AI, що дозволяє користувачам використовувати можливості DeepSeek-R1, не турбуючись про складності інфраструктури. Однак користувачі повинні враховувати конфіденційність та безпеку даних, особливо при використанні моделей китайських стартапів, а AWS рекомендує використовувати Guardrails Amazon BedRock для додаткового захисту [7].
Azure Infrastructure для DeepSeek-R1
Azure забезпечує DeepSeek-R1 через Azure AI Foundry, пропонуючи надійну та масштабовану платформу для користувачів підприємств [9]. На відміну від повністю керованого підходу AWS без сервера, Azure вимагає від користувачів керувати базовою обчислювальною потужністю, що може призвести до змінної ціни залежно від того, наскільки ефективно працює модель [3]. Azure не вимагає спеціальних серверів для DeepSeek-R1, але користувачі все ще платять за використовувані обчислювальні ресурси.
Інтеграція Azure включає широкі оцінки безпеки та автоматизовані оцінки безпеки, щоб забезпечити надійність та безпеку моделі [4]. Крім того, Azure планує запровадити дистильовані версії DeepSeek-R1 для локального розгортання на Popilot+ PCS, розширюючи свої можливості AI на різних пристроях [4]. Цей підхід дозволяє отримати більше контролю над інфраструктурою та налаштуваннями безпеки, що корисно для організацій з суворими вимогами дотримання.
Ключові відмінності
- Модель розгортання: AWS пропонує повністю кероване розгортання без сервера, тоді як Azure вимагає від користувачів керувати обчислювальними ресурсами.
- Ціноутворення: плата за AWS за використання інфраструктури, тоді як витрати Azure залежать від ефективності обчислень.
- Безпека та відповідність: обидві платформи підкреслюють безпеку, але Azure забезпечує більший контроль над налаштуваннями інфраструктури, що може бути вигідним для підприємств із суворими потребами дотримання.
- Інтеграція та інструменти: AWS інтегрує DeepSeek-R1 з такими інструментами, як SageMaker та Bedrock, тоді як Azure використовує AI Foundry для розгортання та управління.
Цитати:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepeek-r1-ai-model-ailable-on-their-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
.
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-pficience-vs-openai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepeek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-like-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-toffer-deepkeek-r1-as-asly-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/