Care sunt principalele diferențe în interfețele API pentru Deepseek-R1 pe AWS și Azure

AWS API Interfață

AWS oferă DeepSeek-R1 ca model de server complet gestionat prin Amazon Bedrock, care simplifică procesul de implementare prin eliminarea necesității gestionării infrastructurii. Această configurație permite dezvoltatorilor să se concentreze pe construirea de aplicații fără a -și face griji cu privire la complexitățile serverului de bază. Modelul este accesibil printr -o singură API, oferind caracteristici extinse și unelte pentru implementarea AI sigură, inclusiv filtrarea conținutului, filtrarea informațiilor sensibile și controale de securitate personalizabile pentru a preveni halucinațiile [2] [5].

AWS subliniază, de asemenea, utilizarea unor balustrade Amazon Bedrock pentru a asigura o securitate și conformitate robustă. Utilizatorii pot integra aceste gardă pentru a evalua intrările utilizatorilor și răspunsurile modelului, sporind postura generală de securitate a aplicațiilor lor [7]. În plus, AWS oferă exemple de cod folosind interfața liniei de comandă AWS (AWS CLI) și AWS SDK, facilitând o integrare și testarea mai ușoară a modelului [2].

Azure API Interfață

Pe Azure, Deepseek-R1 este disponibil prin Azure AI Foundry și Github, oferind o platformă de încredere, scalabilă și pregătită pentru întreprinderi. Această configurație permite întreprinderilor să integreze capacități avansate de AI în timp ce îndeplinesc acordurile de nivel de serviciu (SLA), cerințele de securitate și angajamentele AI responsabile. Platforma Azure permite dezvoltatorilor să experimenteze, să itereze și să integreze AI în fluxurile lor de lucru rapid, folosind instrumente de evaluare a modelului încorporate pentru a compara rezultatele și performanța de referință [3] [10].

Azure nu necesită închirieri dedicate de server pentru DeepSeek-R1, dar utilizatorii încă plătesc pentru puterea de calcul subiacentă, ceea ce duce la prețuri variabile bazate pe eficiență [1]. Microsoft a efectuat, de asemenea, evaluări de siguranță, inclusiv echipaje roșii și evaluări automate, pentru a minimiza riscurile potențiale asociate modelului [3].

Diferențe cheie

- Model de implementare: AWS oferă un model complet fără server gestionat, în timp ce Azure oferă o opțiune de implementare mai flexibilă prin Azure AI Foundry, permițând o experimentare și o integrare mai rapidă.
- Caracteristici de securitate: AWS subliniază utilizarea de gardă Amazon Bedrock pentru o securitate îmbunătățită, în timp ce Azure se bazează pe instrumentele sale de evaluare a modelului încorporat și fiabilitatea Microsoft în asigurarea securității și conformității.
- Capabilități de integrare: Ambele platforme oferă capacități de integrare robuste, dar AWS se concentrează pe simplificarea procesului de implementare cu o singură API, în timp ce Azure evidențiază viteza experimentării și integrării prin turneul AI.

În general, în timp ce AWS și Azure oferă platforme robuste pentru implementarea DeepSeek-R1, alegerea dintre ele poate depinde de nevoile organizaționale specifice cu privire la simplitatea implementării, cerințele de securitate și viteza de integrare.

Citări:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-eepseek-r1-AI-model-available-on-their-platforms.aspx
]
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
]
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-jiant-to-frofer-deepseek-r1-as-fully-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-gp-use-it-here-2/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/384511
[9] https://northflank.com/blog/self-most-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/