As principais diferenças nas interfaces da API para Deepseek-R1 na AWS e o Azure giram principalmente em torno dos modelos de implantação, recursos de segurança e recursos de integração.
Interface API AWS
A AWS oferece Deepseek-R1 como um modelo sem servidor totalmente gerenciado através da Amazon Bedrock, que simplifica o processo de implantação, eliminando a necessidade de gerenciamento de infraestrutura. Essa configuração permite que os desenvolvedores se concentrem na criação de aplicativos sem se preocupar com as complexidades de servidores subjacentes. O modelo é acessível através de uma única API, fornecendo recursos extensos e ferramentas para implantação segura de IA, incluindo filtragem de conteúdo, filtragem de informações confidenciais e controles de segurança personalizáveis para evitar alucinações [2] [5].
A AWS também enfatiza o uso do Amazon Bedrock Guardrails para garantir segurança e conformidade robustas. Os usuários podem integrar esses corrimãos para avaliar as entradas do usuário e as respostas de modelos, aprimorando a postura geral de segurança de seus aplicativos [7]. Além disso, o AWS fornece exemplos de código usando a interface da linha de comando da AWS (AWS CLI) e o AWS SDK, facilitando a integração e o teste mais fáceis do modelo [2].
Interface API do Azure
No Azure, o Deepseek-R1 está disponível na Azure AI Foundry e Github, oferecendo uma plataforma confiável, escalável e pronta para a empresa. Essa configuração permite que as empresas integrem recursos avançados de IA enquanto atendem a acordos de nível de serviço (SLAs), requisitos de segurança e compromissos de IA responsáveis. A plataforma do Azure permite que os desenvolvedores experimentem, itineem e integrem IA em seus fluxos de trabalho rapidamente, alavancando ferramentas de avaliação de modelo interno para comparar saídas e referência de desempenho [3] [10].
O Azure não requer aluguel de servidor dedicado para o DeepSeek-R1, mas os usuários ainda pagam pelo poder de computação subjacente, levando a preços variáveis com base na eficiência [1]. A Microsoft também realizou avaliações de segurança, incluindo a equipe vermelha e as avaliações automatizadas, para minimizar os riscos potenciais associados ao modelo [3].
Diferenças -chave
- Modelo de implantação: a AWS oferece um modelo sem servidor totalmente gerenciado, enquanto o Azure oferece uma opção de implantação mais flexível através da Azure AI Foundry, permitindo uma experimentação e integração mais rápidas.
- Recursos de segurança: a AWS enfatiza o uso do Amazon Bedrock Guardrails para segurança aprimorada, enquanto o Azure se baseia em suas ferramentas de avaliação de modelo interno e na confiabilidade da Microsoft em garantir a segurança e a conformidade.
- Recursos de integração: ambas as plataformas fornecem recursos de integração robustos, mas a AWS se concentra em simplificar o processo de implantação com uma única API, enquanto o Azure destaca a velocidade de experimentação e integração por meio de sua fundição de IA.
No geral, enquanto o AWS e o Azure fornecem plataformas robustas para a implantação do Deepseek-R1, a escolha entre elas pode depender de necessidades organizacionais específicas em relação à simplicidade de implantação, requisitos de segurança e velocidade de integração.
Citações:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avilable on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as--ly-ly-anaged-severless-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-therd-party-platforms-like-azure-and-aws/
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ffer-deepseek-ri-s-ly- fibre- managag-severless-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-avilable-on-azure-ai-foundry-and-github/