ما هي الاختلافات الرئيسية في واجهات API لـ Deepseek-R1 على AWS و Azure

واجهة AWS API

تقدم AWS Deepseek-R1 كنموذج بدون خادم مُدار بالكامل من خلال Amazon Bedrock ، مما يبسط عملية النشر من خلال القضاء على الحاجة إلى إدارة البنية التحتية. يتيح هذا الإعداد للمطورين التركيز على بناء التطبيقات دون القلق بشأن تعقيدات الخادم الأساسية. يمكن الوصول إلى النموذج من خلال واجهة برمجة تطبيقات واحدة ، حيث يوفر ميزات واسعة النطاق لنشر الذكاء الاصطناعي الآمن ، بما في ذلك تصفية المحتوى ، وتصفية المعلومات الحساسة ، وضوابط أمان قابلة للتخصيص لمنع الهلوسة [2] [5].

تؤكد AWS أيضًا على استخدام الدرابزين الأمازون Bedrock لضمان الأمن والامتثال القوي. يمكن للمستخدمين دمج هذه الدرابزين لتقييم مدخلات المستخدم واستجابات النماذج ، مما يعزز الموقف الأمني ​​العام لتطبيقاتهم [7]. بالإضافة إلى ذلك ، يوفر AWS أمثلة رمز باستخدام واجهة سطر الأوامر AWS (AWS CLI) و AWS SDK ، مما يسهل التكامل واختبار النموذج [2].

Azure API Interface

على Azure ، يتوفر Deepseek-R1 من خلال Azure AI Foundry و Github ، حيث يقدم منصة موثوقة وقابلة للتطوير وجاهزة للمؤسسات. يمكّن هذا الإعداد الشركات من دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة أثناء تلبية اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) ، ومتطلبات الأمان ، والالتزامات المسؤولة عن الذكاء الاصطناعي. تتيح منصة Azure للمطورين تجربة وتكرار ودمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الخاص بهم بسرعة ، والاستفادة من أدوات تقييم النماذج المدمجة لمقارنة المخرجات والأداء القياسي [3] [10].

لا يتطلب Azure إيجارات خادم مخصصة لـ DeepSeek-R1 ، لكن المستخدمين لا يزالون يدفعون مقابل قوة الحوسبة الأساسية ، مما يؤدي إلى تسعير متغير على أساس الكفاءة [1]. أجرت Microsoft أيضًا تقييمات السلامة ، بما في ذلك التقييمات الحمراء والتقييمات الآلية ، لتقليل المخاطر المحتملة المرتبطة بالنموذج [3].

الاختلافات الرئيسية

- نموذج النشر: يقدم AWS نموذجًا بدون خادم مُدار بالكامل ، بينما يوفر Azure خيارًا أكثر مرونة من خلال مسبك Azure AI ، مما يتيح التجريب والتكامل بشكل أسرع.
- ميزات الأمان: تؤكد AWS على استخدام الدرابزينات الأساس من Amazon من أجل الأمن المحسّن ، في حين تعتمد Azure على أدوات تقييم النماذج المدمجة وموثوقية Microsoft في ضمان الأمان والامتثال.
- إمكانيات التكامل: توفر كلا النظامين إمكانيات تكامل قوية ، لكن AWS تركز على تبسيط عملية النشر باستخدام واجهة برمجة تطبيقات واحدة ، بينما يبرز Azure سرعة التجريب والتكامل من خلال مسبك AI.

بشكل عام ، في حين أن كل من AWS و Azure يوفران منصات قوية لنشر DeepSeek-R1 ، إلا أن الاختيار بينهما قد يعتمد على احتياجات تنظيمية محددة فيما يتعلق بساطة النشر ومتطلبات الأمان وسرعة التكامل.

الاستشهادات:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-gooths-make-deepseek-ra1-ai-available-on-their-platforms.aspx
[2]
[3]
[4)
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-fefer-deepseek-s-as-light-serverless-model.aspx
[6]
[7]
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/384511
[9] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-tree-easy-steps
[10]