De største forskelle i API-grænsefladerne for DeepSeek-R1 på AWS og Azure drejer primært omkring implementeringsmodeller, sikkerhedsfunktioner og integrationsfunktioner.
AWS API -interface
AWS tilbyder DeepSeek-R1 som en fuldt administreret serverløs model gennem Amazon Bedrock, der forenkler implementeringsprocessen ved at fjerne behovet for infrastrukturstyring. Denne opsætning giver udviklere mulighed for at fokusere på at bygge applikationer uden at bekymre sig om underliggende serverkompleksiteter. Modellen er tilgængelig via en enkelt API, der giver omfattende funktioner og værktøj til sikker AI -implementering, herunder indholdsfiltrering, følsom informationsfiltrering og tilpasselig sikkerhedskontrol for at forhindre hallucinationer [2] [5].
AWS understreger også brugen af Amazon Bedrock -beskyttelsesrails for at sikre robust sikkerhed og overholdelse. Brugere kan integrere disse beskyttelsesrammer for at evaluere brugerindgange og modelleresvar og forbedre den samlede sikkerhedsstilling for deres applikationer [7]. Derudover leverer AWS -eksempler ved hjælp af AWS -kommandolinjegrænsefladen (AWS CLI) og AWS SDK, hvilket letter lettere integration og test af modellen [2].
Azure API -interface
På Azure er DeepSeek-R1 tilgængelig via Azure AI Foundry og Github, der tilbyder en betroet, skalerbar og enterprise-klar platform. Denne opsætning gør det muligt for virksomheder at integrere avancerede AI -kapaciteter, mens de opfylder serviceniveauaftaler (SLA'er), sikkerhedskrav og ansvarlige AI -forpligtelser. Azures platform giver udviklere mulighed for at eksperimentere, iterere og integrere AI i deres arbejdsgange hurtigt og udnytte indbyggede modelevalueringsværktøjer til at sammenligne output og benchmark-ydeevne [3] [10].
Azure kræver ikke dedikerede serverudlejning til DeepSeek-R1, men brugere betaler stadig for den underliggende computerkraft, hvilket fører til variabel prisfastsættelse baseret på effektivitet [1]. Microsoft har også foretaget sikkerhedsevalueringer, herunder rødt teaming og automatiserede vurderinger, for at minimere potentielle risici forbundet med modellen [3].
Nøgleforskelle
- Deployment Model: AWS tilbyder en fuldt administreret serverløs model, mens Azure giver en mere fleksibel implementeringsmulighed gennem Azure AI Foundry, hvilket muliggør hurtigere eksperimentering og integration.
- Sikkerhedsfunktioner: AWS understreger brugen af Amazon Bedrock-beskyttelsesræk til forbedret sikkerhed, mens Azure er afhængig af sine indbyggede modelevalueringsværktøjer og Microsofts pålidelighed i at sikre sikkerhed og overholdelse.
- Integrationsfunktioner: Begge platforme giver robuste integrationsfunktioner, men AWS fokuserer på at forenkle implementeringsprocessen med en enkelt API, mens Azure fremhæver hastigheden for eksperimentering og integration gennem dens AI -støberi.
Samlet set, mens både AWS og Azure giver robuste platforme til implementering af DeepSeek-R1, kan valget mellem dem afhænge af specifikke organisatoriske behov vedrørende implementering af enkelhed, sikkerhedskrav og integrationshastighed.
Citater:
)
)
)
)
)
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1id5179/r1_is_now_on_azure_ai_serverless_great_news_if/
)
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/384511
)
)