AWSおよびAzureのDeepSeek-R1のAPIインターフェイスの主な違いは、主に展開モデル、セキュリティ機能、統合機能を中心に展開しています。
AWS APIインターフェイス
AWSは、Amazon Bedrockを介した完全に管理されたサーバーレスモデルとしてDeepSeek-R1を提供します。これにより、インフラストラクチャ管理の必要性を排除することで展開プロセスが簡素化されます。このセットアップにより、開発者は、基礎となるサーバーの複雑さを心配することなく、アプリケーションの構築に集中できます。このモデルは、単一のAPIからアクセスでき、コンテンツフィルタリング、機密情報フィルタリング、幻覚を防ぐためのカスタマイズ可能なセキュリティ制御など、安全なAI展開のための広範な機能とツールを提供します[2] [5]。
AWSはまた、堅牢なセキュリティとコンプライアンスを確保するために、Amazon Bedrock Guardrailsの使用を強調しています。ユーザーは、これらのガードレールを統合してユーザーの入力とモデルの応答を評価し、アプリケーションの全体的なセキュリティ姿勢を強化できます[7]。さらに、AWSは、AWSコマンドラインインターフェイス(AWS CLI)とAWS SDKを使用してコード例を提供し、モデルの容易な統合とテストを促進します[2]。
Azure APIインターフェイス
Azureでは、Azure Ai Foundry and Githubを通じてDeepseek-R1を利用でき、信頼できるスケーラブルでエンタープライズ対応のプラットフォームを提供しています。このセットアップにより、企業はサービスレベル契約(SLA)、セキュリティ要件、責任あるAIコミットメントを満たしながら、高度なAI機能を統合できます。 Azureのプラットフォームにより、開発者はAIを迅速に実験、反復、および統合し、ビルトインモデル評価ツールを活用して出力とベンチマークパフォーマンスを比較できます[3] [10]。
AzureはDeepSeek-R1の専用サーバーレンタルを必要としませんが、ユーザーは引き続き基礎となるコンピューティングパワーの代金を支払い、効率に基づいた可変価格設定につながります[1]。 Microsoftは、モデルに関連する潜在的なリスクを最小限に抑えるために、レッドチーム化や自動評価を含む安全評価を実施しています[3]。
###キーの違い
- 展開モデル：AWSは完全に管理されたサーバーレスモデルを提供しますが、AzureはAzure AI Foundryを介してより柔軟な展開オプションを提供し、より迅速な実験と統合を可能にします。
- セキュリティ機能：AWSは、セキュリティを強化するためのAmazon Bedrock Guardrailsの使用を強調していますが、Azureは組み込みのモデル評価ツールと、セキュリティとコンプライアンスを確保するためのMicrosoftの信頼性に依存しています。
- 統合機能：両方のプラットフォームは堅牢な統合機能を提供しますが、AWSは単一のAPIで展開プロセスを簡素化することに焦点を当てていますが、AzureはAI Foundryを通じて実験と統合の速度を強調しています。
全体として、AWSとAzureの両方がDeepSeek-R1を展開するための堅牢なプラットフォームを提供しますが、それらの選択は、展開の単純さ、セキュリティ要件、統合速度に関する特定の組織的ニーズに依存する場合があります。
引用：
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-a-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-asasas-as-as-ase- fuly-fuly-managed-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-theedek-r1-models-abailable-through-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-party-platforms-like-azure-and-aws/
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-of-deepseek-r1-as-fuly-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-3-easy-seps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-azure-ai-foundry-and-github/