Die Hauptunterschiede in den API-Schnittstellen für Deepseek-R1 zu AWS und Azure drehen sich hauptsächlich um die Bereitstellungsmodelle, Sicherheitsmerkmale und Integrationsfunktionen.
AWS -API -Schnittstelle
AWS bietet Deepseek-R1 als vollständig verwaltetes serverloses Modell über Amazon Bedrock an, das den Bereitstellungsprozess vereinfacht, indem die Notwendigkeit eines Infrastrukturmanagements beseitigt wird. Mit diesem Setup können Entwickler sich auf den Aufbau von Anwendungen konzentrieren, ohne sich um die zugrunde liegenden Serverkomplexität zu kümmern. Das Modell ist über eine einzelne API zugänglich und bietet umfangreiche Funktionen und Werkzeuge für eine sichere KI -Bereitstellung, einschließlich Inhaltsfilterung, sensible Informationsfilterung und anpassbare Sicherheitskontrollen, um Halluzinationen zu verhindern [2] [5].
AWS betont auch die Verwendung von Amazon -Grundlagen, um eine robuste Sicherheit und Konformität zu gewährleisten. Benutzer können diese Leitplanken integrieren, um Benutzereingaben und Modellantworten zu bewerten und die allgemeine Sicherheitsstelle ihrer Anwendungen zu verbessern [7]. Darüber hinaus stellt AWS Codebeispiele mithilfe der AWS -Befehlszeilenschnittstelle (AWS CLI) und AWS SDK zur Verfügung, wodurch die Integration und das Testen des Modells erleichtert wird [2].
Azure API -Schnittstelle
Auf Azure ist Deepseek-R1 über Azure AI Foundry und Github erhältlich und bietet eine vertrauenswürdige, skalierbare und unternehmungslösliche Plattform. Dieses Setup ermöglicht es Unternehmen, erweiterte KI -Funktionen zu integrieren und gleichzeitig die Service Level -Vereinbarungen (SLAs), Sicherheitsanforderungen und verantwortungsbewusste KI -Verpflichtungen zu erfüllen. Die Plattform von Azure ermöglicht es Entwicklern, KI schnell zu experimentieren, zu iterieren und in ihre Workflows zu integrieren, wodurch eingebaute Tools für die Modellbewertung integriert werden, um die Ausgaben und die Benchmark-Leistung zu vergleichen [3] [10].
Azure erfordert keine dedizierten Servermieten für Deepseek-R1, aber Benutzer zahlen weiterhin für die zugrunde liegende Rechenleistung, was zu einer variablen Preisgestaltung auf der Grundlage der Effizienz führt [1]. Microsoft hat auch Sicherheitsbewertungen durchgeführt, einschließlich rotes Teaming und automatisierten Bewertungen, um potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Modell zu minimieren [3].
Schlüsselunterschiede
- Bereitstellungsmodell: AWS bietet ein vollständig verwaltetes serverloses Modell, während Azure eine flexiblere Bereitstellungsoption über Azure AI Foundry bietet, die eine schnellere Experimente und Integration ermöglicht.
- Sicherheitsmerkmale: AWS betont die Verwendung von Amazon-Grundgesteln für die verstärkte Sicherheit, während Azure auf seine integrierten Modellbewertungswerkzeuge und die Zuverlässigkeit von Microsoft bei der Gewährleistung der Sicherheit und Einhaltung der Einhaltung beruht.
- Integrationsfunktionen: Beide Plattformen bieten robuste Integrationsfunktionen, aber AWS konzentriert sich auf die Vereinfachung des Bereitstellungsprozesses mit einer einzelnen API, während Azure die Geschwindigkeit der Experimente und Integration durch seine KI -Foundry hervorhebt.
Während sowohl AWS als auch Azure robuste Plattformen für die Bereitstellung von Deepseek-R1 bieten, kann die Auswahl zwischen ihnen von den spezifischen organisatorischen Anforderungen hinsichtlich der Einfachheit der Bereitstellung, der Sicherheitsanforderungen und der Integrationsgeschwindigkeit abhängen.
Zitate:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-ther-make-teepseek-r1-ai-model-available-on-their-platformals.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-aful-managed-serverless-model-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-ed-dge/deepseek-r1-models-available-through-aw-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-teepseks-r1-model-with-third-party-platforms-like-azure-ands/
[5] https://virtualisationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-loud-giant-to--lofer-peepseek-r1-as-ful-managed-serverless-model.aspx
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/commentments/1id5179/r1_is_now_on_azure_ai_serverless_great_news_if/
[7] https://www.thestack.technology/handwringers-teepseek-is-evil-aws-azure-gcp-use-it-here-2/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/384511
[9] https://northflank.com/blog/self-host-leepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-the-y-y-leasy-teps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-availle-on-azure-ai-foundry-and-github/