Główne różnice w interfejsach API dla DeepSeek-R1 na AWS i Azure obracają się przede wszystkim wokół modeli wdrażania, funkcji bezpieczeństwa i możliwości integracji.
AWS interfejs API
AWS oferuje DeepSeek-R1 jako w pełni zarządzany model bez serwera za pośrednictwem Amazon Bedrock, który upraszcza proces wdrażania poprzez wyeliminowanie potrzeby zarządzania infrastrukturą. Ta konfiguracja pozwala programistom skupić się na budowaniu aplikacji bez martwienia się o podstawowe złożoności serwera. Model jest dostępny za pomocą pojedynczego interfejsu API, zapewniając obszerne funkcje i narzędzia do bezpiecznego wdrażania AI, w tym filtrowania treści, poufne filtrowanie informacji i konfigurowalne kontrole bezpieczeństwa, aby zapobiec halucynacjom [2] [5].
AWS podkreśla również korzystanie z poręczy Amazon Bedrock w celu zapewnienia solidnego bezpieczeństwa i zgodności. Użytkownicy mogą zintegrować te poręcze w celu oceny wejść użytkowników i reakcji modelu, zwiększając ogólną postawę bezpieczeństwa ich aplikacji [7]. Ponadto AWS podaje przykłady kodu za pomocą interfejsu wiersza poleceń AWS (AWS CLI) i AWS SDK, ułatwiając łatwiejszą integrację i testowanie modelu [2].
Azure API interfejs
Na Azure Deepseek-R1 jest dostępny za pośrednictwem Azure AI Foundry i Github, oferując zaufaną, skalowalną i gotową do przedsiębiorczości platformę. Ta konfiguracja umożliwia firmom zintegrowanie zaawansowanych możliwości AI podczas spełnienia umów na poziomie usług (SLA), wymagań bezpieczeństwa i odpowiedzialnych zobowiązań AI. Platforma Azure umożliwia programistom eksperymentowanie, iterowanie i integrację sztucznej inteligencji z ich przepływami pracy, wykorzystując wbudowane narzędzia do oceny modelu do porównania wyjść i wydajności porównawczej [3] [10].
Azure nie wymaga dedykowanych wynajem serwerów dla DeepSeek-R1, ale użytkownicy nadal płacą za podstawową siłę obliczeniową, co prowadzi do zmiennej ceny opartej na wydajności [1]. Microsoft przeprowadził również oceny bezpieczeństwa, w tym czerwone zespoły i zautomatyzowane oceny, aby zminimalizować potencjalne ryzyko związane z modelem [3].
Kluczowe różnice
- Model wdrażania: AWS oferuje w pełni zarządzany model bez serwera, a Azure zapewnia bardziej elastyczną opcję wdrażania za pośrednictwem Azure AI Foundry, umożliwiając szybsze eksperymenty i integrację.
- Funkcje bezpieczeństwa: AWS podkreśla użycie porain Amazon Bedrock dla zwiększonego bezpieczeństwa, podczas gdy Azure opiera się na wbudowanych narzędzi do oceny modelu i niezawodności Microsoft w zapewnieniu bezpieczeństwa i zgodności.
- Możliwości integracji: Obie platformy zapewniają solidne możliwości integracji, ale AWS koncentruje się na uproszczeniu procesu wdrażania za pomocą jednego interfejsu API, podczas gdy Azure podkreśla szybkość eksperymentów i integracji poprzez odlewnię AI.
Ogólnie rzecz biorąc, podczas gdy zarówno AWS, jak i Azure zapewniają solidne platformy do wdrażania DeepSeek-R1, wybór między nimi może zależeć od konkretnych potrzeb organizacyjnych w zakresie prostoty wdrażania, wymagań bezpieczeństwa i szybkości integracji.
Cytaty:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaailable-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-ow-available-as-a-ly-mananaged-serless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-Third-Party-platforms-Cake-azure-and-aws/
[5] https://virtualisionreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-bloud-giant-offer-deepseek-r1-as-ally-ananaged-serless-serless-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-row-avaailable-on-azure-ai-foundry-and-github/