AWS 및 Azure에서 DeepSeek-R1에 대한 API 인터페이스의 주요 차이점은 주로 배포 모델, 보안 기능 및 통합 기능을 중심으로 진행됩니다.
AWS API 인터페이스
AWS는 Amazon Bedrock을 통해 완전히 관리되는 서버리스 모델로 DeepSeek-R1을 제공하며 인프라 관리의 필요성을 제거하여 배포 프로세스를 단순화합니다. 이 설정을 통해 개발자는 기본 서버 복잡성에 대해 걱정하지 않고 응용 프로그램을 구축하는 데 집중할 수 있습니다. 이 모델은 단일 API를 통해 액세스 할 수 있으므로 컨텐츠 필터링, 민감한 정보 필터링 및 환각을 방지하기위한 사용자 정의 가능한 보안 컨트롤을 포함하여 안전한 AI 배포를위한 광범위한 기능과 툴링을 제공합니다 [2] [5].
AWS는 또한 강력한 보안 및 규정 준수를 보장하기 위해 Amazon Bedrock Guardrails의 사용을 강조합니다. 사용자는 이러한 Guardrails를 통합하여 사용자 입력 및 모델 응답을 평가하여 응용 프로그램의 전반적인 보안 자세를 향상시킬 수 있습니다 [7]. 또한 AWS는 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 및 AWS SDK를 사용하여 코드 예제를 제공하여 모델의 통합 및 테스트를 더 쉽게 통합하고 테스트합니다 [2].
Azure API 인터페이스
Azure에서 DeepSeek-R1은 Azure AI Foundry 및 Github를 통해 제공되며 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 엔터프라이즈 준비된 플랫폼을 제공합니다. 이 설정을 통해 기업은 서비스 수준 계약 (SLA), 보안 요구 사항 및 책임있는 AI 약속을 충족하는 동안 고급 AI 기능을 통합 할 수 있습니다. Azure의 플랫폼을 사용하면 개발자가 AI를 실험, 반복 및 반복 및 워크 플로에 빠르게 통합하여 내장 모델 평가 도구를 활용하여 출력과 벤치 마크 성능을 비교할 수 있습니다 [3] [10].
Azure는 DeepSeek-R1의 전용 서버 렌탈이 필요하지 않지만 사용자는 여전히 기본 컴퓨팅 성능에 대한 비용을 지불하여 효율성을 기반으로 변동 가격을 초래합니다 [1]. Microsoft는 또한 모델과 관련된 잠재적 위험을 최소화하기 위해 Red Teaming 및 Automated Assessments를 포함한 안전 평가를 수행했습니다 [3].
주요 차이점
- 배포 모델 : AWS는 완전히 관리되는 서버리스 모델을 제공하는 반면 Azure는 Azure AI Foundry를 통해보다 유연한 배포 옵션을 제공하므로 빠른 실험 및 통합이 가능합니다.
- 보안 기능 : AWS는 보안 향상을 위해 Amazon Bedrock Guardrails의 사용을 강조하는 반면 Azure는 내장 모델 평가 도구와 보안 및 규정 준수를 보장하는 Microsoft의 신뢰성에 의존합니다.
- 통합 기능 : 두 플랫폼 모두 강력한 통합 기능을 제공하지만 AWS는 단일 API로 배포 프로세스를 단순화하는 데 중점을두고 Azure는 AI Foundry를 통해 실험 및 통합 속도를 강조합니다.
전반적으로 AWS와 Azure는 DeepSeek-R1을 배포하기위한 강력한 플랫폼을 제공하지만 배포 단순성, 보안 요구 사항 및 통합 속도와 관련된 특정 조직 요구에 따라 선택할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-ly-ly-naged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-ded/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-model-with-third-party-platforms-like-azure-and-aws/
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to--ofeek-r1-as-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-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-here-here-here-here-2/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/384511
[9] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-n-k8s-in-three-easy-steps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-ai-foundry-and-github/