อะไรคือความแตกต่างหลักในโครงสร้างพื้นฐานที่จัดทำโดย AWS และ Azure สำหรับ Deepseek-R1

โครงสร้างพื้นฐาน AWS สำหรับ Deepseek-R1

AWS นำเสนอ Deepseek-R1 เป็นแบบจำลองที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ผ่านทางเรืออเมซอนช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและปรับใช้โมเดลโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน [7] การตั้งค่านี้ทำให้กระบวนการปรับใช้ง่ายขึ้นและลดความจำเป็นในการใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่กว้างขวาง AWS ยังมีเครื่องมือเช่น Sagemaker และ Bedrock เพื่อรองรับการบูรณาการของโมเดลและการปรับแต่ง อย่างไรก็ตามค่าใช้จ่ายของ AWS สำหรับเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ AI-Optimized ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงหากไม่ได้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพโดยมีราคาสูงถึง $ 124 ต่อชั่วโมงสำหรับการกำหนดค่าบางอย่าง [3]

วิธีการของ AWS มุ่งเน้นไปที่การให้สภาพแวดล้อมที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้สำหรับแอปพลิเคชัน AI ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Deepseek-R1 โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน อย่างไรก็ตามผู้ใช้จะต้องพิจารณาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัยโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้โมเดลจากการเริ่มต้นของจีนและ AWS แนะนำให้ใช้อเมซอนบดเดอเรลสำหรับการป้องกันเพิ่มเติม [7]

โครงสร้างพื้นฐาน Azure สำหรับ Deepseek-R1

Azure ให้บริการ Deepseek-R1 ผ่าน Azure AI Foundry ซึ่งนำเสนอแพลตฟอร์มที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้สำหรับผู้ใช้องค์กร [9] ซึ่งแตกต่างจากวิธีการที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ของ AWS Azure ต้องการให้ผู้ใช้จัดการกำลังการประมวลผลพื้นฐานซึ่งสามารถนำไปสู่การกำหนดราคาตัวแปรขึ้นอยู่กับว่าโมเดลทำงานอย่างไร [3] Azure ไม่จำเป็นต้องใช้เซิร์ฟเวอร์เฉพาะสำหรับ Deepseek-R1 แต่ผู้ใช้ยังคงจ่ายเงินสำหรับทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่ใช้

การบูรณาการของ Azure รวมถึงการประเมินความปลอดภัยอย่างกว้างขวางและการประเมินความปลอดภัยอัตโนมัติเพื่อให้แน่ใจว่าความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของโมเดล [4] นอกจากนี้ Azure วางแผนที่จะแนะนำ Deepseek-R1 รุ่นกลั่นสำหรับการปรับใช้ในท้องถิ่นบน Copilot+ PCS ซึ่งเป็นการขยายขีดความสามารถของ AI ในอุปกรณ์ที่แตกต่างกัน [4] วิธีการนี้ช่วยให้สามารถควบคุมโครงสร้างพื้นฐานและการตั้งค่าความปลอดภัยได้มากขึ้นซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับองค์กรที่มีข้อกำหนดการปฏิบัติตามอย่างเข้มงวด

ความแตกต่างที่สำคัญ

- โมเดลการปรับใช้: AWS เสนอการปรับใช้แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ในขณะที่ Azure ต้องการให้ผู้ใช้จัดการทรัพยากรการคำนวณ
- การกำหนดราคา: ค่าใช้จ่าย AWS สำหรับการใช้โครงสร้างพื้นฐานในขณะที่ค่าใช้จ่ายของ Azure นั้นแตกต่างกันไปตามประสิทธิภาพการคำนวณ
- ความปลอดภัยและการปฏิบัติตาม: ทั้งสองแพลตฟอร์มเน้นความปลอดภัย แต่ Azure ให้การควบคุมการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานมากขึ้นซึ่งอาจเป็นประโยชน์สำหรับองค์กรที่มีความต้องการการปฏิบัติตามกฎระเบียบอย่างเข้มงวด
- การรวมและเครื่องมือ: AWS รวม Deepseek-R1 เข้ากับเครื่องมือเช่น Sagemaker และ Bedrock ในขณะที่ Azure ใช้ AI Foundry สำหรับการปรับใช้และการจัดการ

การอ้างอิง:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-other-make-deepseek-r1-ai-model-available-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-other-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=News
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiation-vs-openai-claude-investments/
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-seepseks-r1-model-with- third-party-platforms-like-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-as-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/