Основные различия в интерфейсах API для DeepSeek-R1 на AWS и Azure в первую очередь вращаются вокруг моделей развертывания, функций безопасности и интеграции.
интерфейс AWS API
AWS предлагает DeepSeek-R1 в качестве полностью управляемой модели без сервера через Amazon Bedrock, которая упрощает процесс развертывания, устраняя необходимость в управлении инфраструктурой. Эта настройка позволяет разработчикам сосредоточиться на создании приложений, не беспокоясь о базовых сложностях сервера. Модель доступна через один API, обеспечивая обширные функции и инструменты для безопасного развертывания ИИ, включая фильтрацию контента, конфиденциальную информационную фильтрацию и настраиваемые элементы управления безопасности для предотвращения галлюцинаций [2] [5].
AWS также подчеркивает использование Amazon Bendrock Guardrails для обеспечения надежной безопасности и соответствия. Пользователи могут интегрировать эти ограждения, чтобы оценить входы пользователей и ответы модели, улучшая общую осадку безопасности своих приложений [7]. Кроме того, AWS предоставляет примеры кода с использованием интерфейса командной строки AWS (AWS CLI) и AWS SDK, облегчая более легкую интеграцию и тестирование модели [2].
azure api интерфейс
На Azure DeepSeek-R1 доступен через Foundry и GitHub Azure, предлагая доверенное, масштабируемое и готовое предприятие платформы. Эта настройка позволяет предприятиям интегрировать расширенные возможности ИИ, в то время как соблюдение соглашений об уровне обслуживания (SLA), требований безопасности и ответственных обязательств по ИИ. Платформа Azure позволяет разработчикам быстро экспериментировать, итерацию и интегрировать ИИ в свои рабочие процессы, используя встроенные инструменты оценки моделей для сравнения выходов и контрольных характеристик [3] [10].
Azure не требует выделенной аренды сервера для DeepSeek-R1, но пользователи по-прежнему платят за базовую вычислительную мощность, что приводит к переменным ценам в зависимости от эффективности [1]. Microsoft также провела оценки безопасности, включая Red Teaming и автоматические оценки, чтобы минимизировать потенциальные риски, связанные с моделью [3].
Ключевые различия
- Модель развертывания: AWS предлагает полностью управляемую модель без сервера, в то время как Azure предоставляет более гибкий вариант развертывания через Foundry Azure AI, что позволяет быстрее экспериментировать и интеграцию.
- Функции безопасности: AWS подчеркивает использование Guardrails Amazon Bendrock для повышения безопасности, тогда как Azure опирается на свои встроенные инструменты оценки моделей и надежность Microsoft в обеспечении безопасности и соответствия.
- Возможности интеграции: обе платформы предоставляют надежные возможности интеграции, но AWS фокусируется на упрощении процесса развертывания с помощью одного API, в то время как Azure подчеркивает скорость экспериментов и интеграции через его литейный завод.
В целом, хотя и AWS, и Azure предоставляют надежные платформы для развертывания DeepSeek-R1, выбор между ними может зависеть от конкретных организационных потребностей в отношении простоты развертывания, требований безопасности и скорости интеграции.
Цитаты:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-athers-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-ably-manged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-models-available-trough-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-tryparty-platforms-azure-and-aws/
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-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-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-available-on-azure-ai-foundry-and-github/