Az AWS és az Azure által biztosított infrastruktúra fő különbségei a DeepSeek-R1 számára a telepítési modellekben, az árképzési stratégiákban és a biztonsági megfontolásokban rejlenek.
AWS infrastruktúra a DeepSeek-R1-hez
Az AWS a DeepSeek-R1-et kínálja teljesen kezelt szerver nélküli modellként az Amazon alapkőzetén keresztül, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy a modellt felépítsék és telepítsék anélkül, hogy az alapul szolgáló infrastruktúra kezelése lenne [7]. Ez a beállítás egyszerűsíti a telepítési folyamatot és csökkenti a kiterjedt hardver erőforrások szükségességét. Az AWS olyan eszközöket is kínál, mint a Sagemaker és az alapkőzet, hogy támogassa a modell integrációját és finomhangolását. Az AWS-t azonban az AI-optimalizált felhőkiszolgálók töltése, amelyek költségesek, ha nem használják hatékonyan, az árak óránként akár 124 dollárt is elérhetnek bizonyos konfigurációknál [3].
Az AWS megközelítése arra összpontosít, hogy rugalmas és skálázható környezetet biztosítson az AI alkalmazások számára, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy kihasználhassák a DeepSeek-R1 képességeit anélkül, hogy aggódnának az infrastruktúra komplexitása miatt. A felhasználóknak azonban figyelembe kell venniük az adatok magánéletét és biztonságát, különösen amikor a kínai induló vállalkozásokból származó modelleket használnak, és az AWS azt javasolja, hogy az Amazon Bedrock Guardbails használatát használja a további védelem érdekében [7].
Azure infrastruktúra a mélyszám-R1-hez
Az Azure biztosítja a DeepSeek-R1-et az Azure AI Foundry-n keresztül, amely megbízható és méretezhető platformot kínál a vállalati felhasználók számára [9]. Az AWS teljesen kezelt szerver nélküli megközelítésével ellentétben az Azure megköveteli a felhasználóktól, hogy kezeljék a mögöttes számítási teljesítményt, ami változó árazáshoz vezethet, attól függően, hogy a modell mennyire hatékonyan működik [3]. Az Azure nem igényel dedikált szervereket a DeepSeek-R1-hez, de a felhasználók továbbra is fizetnek a felhasznált számítási erőforrásokért.
Az Azure integrációja kiterjedt biztonsági értékeléseket és automatizált biztonsági értékeléseket tartalmaz a modell megbízhatóságának és biztonságának biztosítása érdekében [4]. Ezenkívül az Azure azt tervezi, hogy bevezeti a DeepSeek-R1 desztillált verzióit a Copilot+ PC-k helyi telepítésére, kibővítve annak AI képességeit a különböző eszközökön [4]. Ez a megközelítés lehetővé teszi az infrastruktúra és a biztonsági környezetek nagyobb ellenőrzését, ami előnyös a szigorú megfelelési követelményekkel rendelkező szervezetek számára.
kulcsfontosságú különbségek
- Telepítési modell: Az AWS teljesen kezelt szerver nélküli telepítést kínál, míg az Azure megköveteli a felhasználók számára a számítási erőforrások kezelését.
- Árképzés: Az AWS díjak az infrastruktúra használatáért, míg az Azure költségei a számítási hatékonyságtól függően változnak.
- Biztonság és megfelelés: Mindkét platform hangsúlyozza a biztonságot, de az Azure nagyobb ellenőrzést biztosít az infrastruktúra -beállítások felett, ami előnyös lehet a szigorú megfelelési igényekkel rendelkező vállalkozások számára.
- Integráció és eszközök: Az AWS integrálja a DeepSeek-R1-et olyan eszközökkel, mint a Sagemaker és a Bedrock, míg az Azure az AI Foundry-t használja a telepítéshez és a menedzsmenthez.
Idézetek:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avetable-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-others-make-deepseek-r1-ai-model-avetable-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiity-vs-openai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-touse-reepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-like-azure-and-ws/
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ofer-deepseek-r1-as--shen-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---oundry-and-github/