AWS提供的基础设施和Azure的主要区别在于其部署模型，定价策略和安全考虑因素。
AWS基础架构用于DeepSeek-R1
AWS通过亚马逊基岩提供DeepSeek-R1作为完全管理的无服务器模型，使开发人员可以在不管理基础基础架构的情况下构建和部署该模型[7]。此设置简化了部署过程，并减少了对大量硬件资源的需求。 AWS还提供诸如Sagemaker和Bedrock之类的工具，以支持模型的集成和微调。但是，AWS为AI优化的云服务器收取费用，如果不有效使用，则可能是昂贵的，某些配置的价格高达每小时124美元[3]。
AWS的方法着重于为AI应用程序提供灵活且可扩展的环境，使用户能够利用DeepSeek-R1的功能而不必担心基础架构的复杂性。但是，用户必须考虑数据隐私和安全性，尤其是在使用中国初创公司的型号时，AWS建议使用Amazon Bedrock护栏来增加保护[7]。
Azure基础架构DeepSeek-R1
Azure通过Azure AI Foundry提供了DeepSeek-R1，为企业用户提供了一个可信赖的可扩展平台[9]。与AWS完全管理的无服务器方法不同，Azure要求用户管理基础计算能力，这可能会导致可变定价，这取决于模型的运行效率[3]。 Azure不需要DeepSeek-R1的专用服务器，但是用户仍然为所使用的计算资源付费。
Azure的集成包括广泛的安全评估和自动安全评估，以确保模型的可靠性和安全性[4]。此外，Azure计划将DeepSeek-R1的蒸馏版本引入副本+ PC上的本地部署，从而扩大其在不同设备上的AI功能[4]。这种方法允许对基础架构和安全设置进行更多的控制，这对严格合规要求的组织有益。
##密钥差异
- 部署模型：AWS提供了完全管理的无服务器部署，而Azure要求用户管理计算资源。
- 定价：AWS用于基础架构使用费用，而Azure的成本根据计算效率而有所不同。
- 安全性和合规性：两个平台都强调安全性，但是Azure可以对基础架构设置进行更多的控制，这对于具有严格合规性需求的企业可能是有利的。
- 集成和工具：AWS将DeepSeek-R1与Sagemaker和Bedrock等工具集成在一起，而Azure使用AI Foundry进行部署和管理。
引用：
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-toshoth-others-make-make-make-deepseek-deepseek-r1-ai-model-model-available-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirentess-poptimal-deployment-setup-2e48
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-toshoth-others-make-make-make-deepseek-deepseek-r1-ai-model-model-available-on-their-their-platforms.aspx?admgarea=news
[4] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-filicy-ves-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-th---------- party-platy-platforms-like-azure-and-aws/
[7] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-to-to-fer-deepseek-deepseek-r1-as-as-s-------------- as-as-as-server-serverless-model.aspx
[8] https://jan.ai/post/deepseek-r1-locally
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-is-now-avable-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/