Les principales différences dans les interfaces API pour Deepseek-R1 sur AWS et Azure tournent principalement autour des modèles de déploiement, des fonctionnalités de sécurité et des capacités d'intégration.
Interface de l'API
AWS
AWS propose Deepseek-R1 en tant que modèle sans serveur entièrement géré via Amazon Bedrock, ce qui simplifie le processus de déploiement en éliminant le besoin de gestion des infrastructures. Cette configuration permet aux développeurs de se concentrer sur la création d'applications sans se soucier des complexités de serveur sous-jacentes. Le modèle est accessible via une seule API, offrant des fonctionnalités et des outils détaillés pour le déploiement d'IA sûr, y compris le filtrage de contenu, le filtrage d'informations sensibles et les contrôles de sécurité personnalisables pour empêcher les hallucinations [2] [5].
AWS met également l'accent sur l'utilisation des garde-corps du substratum rocheux amazon pour assurer une sécurité et une conformité robustes. Les utilisateurs peuvent intégrer ces garde-corps pour évaluer les entrées des utilisateurs et le modèle des réponses, améliorant la posture de sécurité globale de leurs applications [7]. De plus, AWS fournit des exemples de code à l'aide de l'interface de ligne de commande AWS (AWS CLI) et du SDK AWS, facilitant l'intégration et les tests plus faciles du modèle [2].
Interface APIAzure
Sur Azure, Deepseek-R1 est disponible via Azure AI Foundry et GitHub, offrant une plate-forme de confiance, évolutive et prête à l'entreprise. Cette configuration permet aux entreprises d'intégrer les capacités avancées de l'IA tout en rencontrant les accords de niveau de service (SLAS), les exigences de sécurité et les engagements responsables de l'IA. La plate-forme d'Azure permet aux développeurs d'expérimenter, d'itérer et d'intégrer rapidement l'IA dans leurs flux de travail, en tirant parti des outils d'évaluation des modèles intégrés pour comparer les sorties et les performances de référence [3] [10].
Azure ne nécessite pas de location de serveurs dédiée pour Deepseek-R1, mais les utilisateurs paient toujours la puissance de calcul sous-jacente, conduisant à des prix variables en fonction de l'efficacité [1]. Microsoft a également effectué des évaluations de sécurité, notamment une équipe rouge et des évaluations automatisées, pour minimiser les risques potentiels associés au modèle [3].
Différences clés
- Modèle de déploiement: AWS propose un modèle sans serveur entièrement géré, tandis qu'Azure offre une option de déploiement plus flexible via Azure AI Foundry, permettant une expérimentation et une intégration plus rapides.
- Fonctionnalités de sécurité: AWS met l'accent sur l'utilisation des garde-corps du substratum rocheux d'Amazon pour une sécurité améliorée, tandis qu'Azure repose sur ses outils d'évaluation de modèle intégrés et la fiabilité de Microsoft pour assurer la sécurité et la conformité.
- Capacités d'intégration: les deux plates-formes offrent des capacités d'intégration robustes, mais AWS se concentre sur la simplification du processus de déploiement avec une seule API, tandis qu'Azure met en évidence la vitesse d'expérimentation et d'intégration via sa fonderie AI.
Dans l'ensemble, bien que AWS et Azure fournissent des plateformes robustes pour le déploiement de Deepseek-R1, le choix entre eux peut dépendre de besoins organisationnels spécifiques concernant la simplicité du déploiement, les exigences de sécurité et la vitesse d'intégration.
Citations:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-plalaforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-afuly-manged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-eepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-like-azure-and-aws/
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-coud-giant-tofer-eepseek-r1-as-ly-managed-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//
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/384511
[9] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-trois-easy-steps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-founry-and-github/