Οι κύριες διαφορές στις διεπαφές API για το Deepseek-R1 στο AWS και το Azure περιστρέφονται κυρίως γύρω από τα μοντέλα ανάπτυξης, τα χαρακτηριστικά ασφαλείας και τις δυνατότητες ολοκλήρωσης.
AWS API Interface
Το AWS προσφέρει το Deepseek-R1 ως ένα πλήρως διαχειριζόμενο μοντέλο χωρίς διακομιστή μέσω του Amazon Bedrock, το οποίο απλοποιεί τη διαδικασία ανάπτυξης εξαλείφοντας την ανάγκη διαχείρισης υποδομών. Αυτή η ρύθμιση επιτρέπει στους προγραμματιστές να επικεντρωθούν στην οικοδόμηση εφαρμογών χωρίς να ανησυχούν για τις υποκείμενες πολυπλοκότητες των διακομιστών. Το μοντέλο είναι προσβάσιμο μέσω ενός ενιαίου API, παρέχοντας εκτεταμένα χαρακτηριστικά και εργαλεία για την ασφαλή ανάπτυξη του AI, συμπεριλαμβανομένου του φιλτράρισμα περιεχομένου, του ευαίσθητου φιλτραρίσματος πληροφοριών και των προσαρμόσιμων ελέγχων ασφαλείας για την πρόληψη ψευδαισθήσεων [2] [5].
Η AWS υπογραμμίζει επίσης τη χρήση των προφυλακτήρων του Amazon Bedrock για την εξασφάλιση ισχυρής ασφάλειας και συμμόρφωσης. Οι χρήστες μπορούν να ενσωματώσουν αυτά τα προστατευτικά μηνύματα για να αξιολογήσουν τις εισόδους των χρηστών και τις απαντήσεις μοντέλου, ενισχύοντας τη συνολική στάση ασφαλείας των εφαρμογών τους [7]. Επιπλέον, το AWS παρέχει παραδείγματα κώδικα χρησιμοποιώντας τη διεπαφή γραμμής εντολών AWS (AWS CLI) και AWS SDK, διευκολύνοντας την ευκολότερη ολοκλήρωση και δοκιμή του μοντέλου [2].
Azure API Interface
Στο Azure, το Deepseek-R1 είναι διαθέσιμο μέσω του Azure AI Foundry και του Github, προσφέροντας μια αξιόπιστη, κλιμακωτή και έτοιμη από επιχειρήσεις. Αυτή η εγκατάσταση επιτρέπει στις επιχειρήσεις να ενσωματώσουν τις προηγμένες δυνατότητες AI κατά τη συνεδρίαση συμφωνιών επιπέδου υπηρεσιών (SLA), τις απαιτήσεις ασφαλείας και τις υπεύθυνες δεσμεύσεις AI. Η πλατφόρμα της Azure επιτρέπει στους προγραμματιστές να πειραματίζονται, να επαναλαμβάνουν και να ενσωματώνουν το AI στις ροές εργασίας τους γρήγορα, αξιοποιώντας τα ενσωματωμένα εργαλεία αξιολόγησης μοντέλων για να συγκρίνουν τις επιδόσεις και την απόδοση αναφοράς [3] [10].
Το Azure δεν απαιτεί ειδικά ενοικιάσεις διακομιστή για το DeepSeeek-R1, αλλά οι χρήστες εξακολουθούν να πληρώνουν για την υποκείμενη υπολογιστική ισχύ, οδηγώντας σε μεταβλητές τιμές με βάση την αποτελεσματικότητα [1]. Η Microsoft διεξήγαγε επίσης αξιολογήσεις ασφαλείας, συμπεριλαμβανομένης της κόκκινης ομάδας και αυτοματοποιημένων αξιολογήσεων, για την ελαχιστοποίηση των πιθανών κινδύνων που σχετίζονται με το μοντέλο [3].
βασικές διαφορές
- Μοντέλο ανάπτυξης: Το AWS προσφέρει ένα πλήρως διαχειριζόμενο μοντέλο χωρίς διακομιστή, ενώ το Azure παρέχει μια πιο ευέλικτη επιλογή ανάπτυξης μέσω του Azure AI Foundry, επιτρέποντας ταχύτερους πειραματισμούς και ενσωμάτωση.
- Χαρακτηριστικά ασφαλείας: Η AWS υπογραμμίζει τη χρήση των Guardrails του Amazon Bedrock για βελτιωμένη ασφάλεια, ενώ η Azure βασίζεται στα ενσωματωμένα εργαλεία αξιολόγησης μοντέλων και την αξιοπιστία της Microsoft για να εξασφαλίσει την ασφάλεια και τη συμμόρφωση.
- Δυνατότητες ενσωμάτωσης: Και οι δύο πλατφόρμες παρέχουν ισχυρές δυνατότητες ολοκλήρωσης, αλλά το AWS επικεντρώνεται στην απλοποίηση της διαδικασίας ανάπτυξης με ένα μόνο API, ενώ ο Azure υπογραμμίζει την ταχύτητα του πειραματισμού και της ενσωμάτωσης μέσω του χυτηρίου AI.
Συνολικά, ενώ τόσο η AWS όσο και η Azure παρέχουν ισχυρές πλατφόρμες για την ανάπτυξη Deepseek-R1, η επιλογή μεταξύ τους μπορεί να εξαρτάται από συγκεκριμένες οργανωτικές ανάγκες όσον αφορά την απλότητα ανάπτυξης, τις απαιτήσεις ασφάλειας και την ταχύτητα ολοκλήρωσης.
Αναφορές:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-n1-now-available-as-a-a-fly-manager-serverter-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-models-vailable-through-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-like-azure-and-aws/
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-fer-deepseek-r1-as-fully-fully-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-three-easy steps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/