De viktigste forskjellene i API-grensesnittene for DeepSeek-R1 på AWS og Azure dreier seg først og fremst rundt distribusjonsmodellene, sikkerhetsfunksjonene og integrasjonsevnen.
AWS API -grensesnitt
AWS tilbyr DeepSeek-R1 som en fullt administrert serverløs modell gjennom Amazon Bedrock, noe som forenkler distribusjonsprosessen ved å eliminere behovet for infrastrukturstyring. Dette oppsettet lar utviklere fokusere på å bygge applikasjoner uten å bekymre seg for underliggende serverkompleksiteter. Modellen er tilgjengelig via et enkelt API, og gir omfattende funksjoner og verktøy for sikker AI -distribusjon, inkludert innholdsfiltrering, sensitiv informasjonsfiltrering og tilpassbare sikkerhetskontroller for å forhindre hallusinasjoner [2] [5].
AWS understreker også bruken av Amazon Bedrock rekkverk for å sikre robust sikkerhet og etterlevelse. Brukere kan integrere disse rekkverkene for å evaluere brukerinnganger og modellresponser, og forbedre den generelle sikkerhetsstillingen til applikasjonene deres [7]. I tillegg gir AWS kodeeksempler ved å bruke AWS -kommandolinjegrensesnittet (AWS CLI) og AWS SDK, noe som letter enklere integrasjon og testing av modellen [2].
Azure API -grensesnitt
På Azure er DeepSeek-R1 tilgjengelig gjennom Azure AI Foundry og Github, og tilbyr en pålitelig, skalerbar og bedriftsklar plattform. Dette oppsettet gjør det mulig for virksomheter å integrere avanserte AI -funksjoner mens de oppfyller servicenivåavtaler (SLA -er), sikkerhetskrav og ansvarlige AI -forpliktelser. Azures plattform lar utviklere eksperimentere, iterere og integrere AI i arbeidsflytene sine raskt, og utnytte innebygde modellevalueringsverktøy for å sammenligne utganger og benchmark-ytelse [3] [10].
Azure krever ikke dedikerte serverutleie for DeepSeek-R1, men brukere betaler fortsatt for den underliggende datakraften, noe som fører til variabel prising basert på effektivitet [1]. Microsoft har også gjennomført sikkerhetsevalueringer, inkludert rød teaming og automatiserte vurderinger, for å minimere potensielle risikoer forbundet med modellen [3].
viktige forskjeller
- Distribusjonsmodell: AWS tilbyr en fullt administrert serverløs modell, mens Azure gir et mer fleksibelt distribusjonsalternativ gjennom Azure AI Foundry, noe som gir raskere eksperimentering og integrasjon.
- Sikkerhetsfunksjoner: AWS understreker bruken av Amazon Bedrock-rekkverk for forbedret sikkerhet, mens Azure er avhengig av sine innebygde modellevalueringsverktøy og Microsofts pålitelighet for å sikre sikkerhet og etterlevelse.
- Integrasjonsfunksjoner: Begge plattformene gir robuste integrasjonsfunksjoner, men AWS fokuserer på å forenkle distribusjonsprosessen med et enkelt API, mens Azure fremhever hastigheten på eksperimentering og integrasjon gjennom AI -støperiet.
Totalt sett, mens både AWS og Azure gir robuste plattformer for distribusjon av DeepSeek-R1, kan valget mellom dem avhenge av spesifikke organisatoriske behov angående distribusjons enkelhet, sikkerhetskrav og integrasjonshastighet.
Sitasjoner:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-asso-make-depseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-fyly-styred-serverless-model-in-azon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-theforsing/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-depseeks-r1-model-with-wird-party-platforms-ligike-azure-and-a-ws/
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws--first-cloud-Giant-to-oDer-depseek-r1-as-ful-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-depseek-is-evil-aws-azure-gcp-use-it-here-2/
[8] https://www.byteplus.com/no/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/