Hlavní rozdíly v rozhraní API pro DeepSeek-R1 na AWS a Azure se primárně točí kolem modelů nasazení, bezpečnostních prvků a integračních schopností.
AWS API rozhraní
AWS nabízí DeepSeek-R1 jako plně spravovaný model bez serveru prostřednictvím Amazon Bedrock, který zjednodušuje proces nasazení eliminací potřeby správy infrastruktury. Toto nastavení umožňuje vývojářům soustředit se na vytváření aplikací, aniž by se obávali základní složitosti serveru. Model je přístupný prostřednictvím jediného API a poskytuje rozsáhlé funkce a nástroje pro bezpečné nasazení AI, včetně filtrování obsahu, citlivého filtrování informací a přizpůsobitelné bezpečnostní ovládací prvky, aby se zabránilo halucinacím [2] [5].
AWS také zdůrazňuje použití zábradlí Amazon Bedrock k zajištění robustního zabezpečení a dodržování předpisů. Uživatelé mohou tyto zábradlí integrovat za účelem vyhodnocení vstupů uživatelů a odpovědí na modely, což zvyšuje celkové zabezpečení jejich aplikací [7]. Kromě toho AWS poskytuje příklady kódu pomocí rozhraní příkazového řádku AWS (AWS CLI) a AWS SDK, což usnadňuje snadnější integraci a testování modelu [2].
Azure API rozhraní
Na Azure je DeepSeek-R1 k dispozici prostřednictvím Azure AI Foundry a GitHub a nabízí důvěryhodnou, škálovatelnou a podnikovou platformu. Toto nastavení umožňuje podnikům integrovat pokročilé schopnosti AI při splnění dohod o úrovni služeb (SLA), požadavků na zabezpečení a odpovědných závazků AI. Platforma Azure umožňuje vývojářům experimentovat, iterovat a integrovat AI do svých pracovních postupů rychle, využívat vestavěné nástroje pro hodnocení modelu pro porovnání výstupů a srovnávacího výkonu [3] [10].
Azure nevyžaduje vyhrazené pronájmy serveru pro DeepSeek-R1, ale uživatelé stále platí za základní výpočetní výkon, což vede k variabilní ceny založené na účinnosti [1]. Společnost Microsoft také provedla hodnocení bezpečnosti, včetně červeného týmu a automatizovaných hodnocení, s cílem minimalizovat potenciální rizika spojená s modelem [3].
Klíčové rozdíly
- Model nasazení: AWS nabízí plně spravovaný model bez serveru, zatímco Azure poskytuje flexibilnější možnost nasazení prostřednictvím slévárny Azure AI, což umožňuje rychlejší experimentování a integraci.
- Bezpečnostní prvky: AWS zdůrazňuje použití amazonských zábradlí pro zvýšené zabezpečení, zatímco Azure se spoléhá na vestavěné nástroje pro hodnocení modelu a spolehlivost společnosti Microsoft při zajišťování zabezpečení a dodržování předpisů.
- Integrační schopnosti: Obě platformy poskytují robustní integrační schopnosti, ale AWS se zaměřuje na zjednodušení procesu nasazení pomocí jediného API, zatímco Azure zdůrazňuje rychlost experimentování a integrace prostřednictvím slévárny AI.
Celkově, zatímco AWS i Azure poskytují robustní platformy pro nasazení DeepSeek-R1, výběr mezi nimi může záviset na konkrétních organizačních potřebách, pokud jde o jednoduchost nasazení, požadavky na zabezpečení a rychlost integrace.
Citace:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-gootle-Mathers-make-Deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-plně-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-idge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-izure-and-aws/
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws--cloud-to-ferfer-deepseek-r1-As-Pálně-spracující-serverless-model.aspx
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1id5179/r1_is_now_on_azure_ai_serverless_great_news_if/
[7] https://www.thestack.technology/handwringers-deepseek-is-evil-Aws-Azure-gcp-use-it-here-2/-2/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/384511
[9] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r-aws-gcp-azure-and-k8s-in-three-easy-steps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure--woundry-and-github/