Las principales diferencias en las interfaces API para Deepseek-R1 en AWS y Azure giran principalmente en torno a los modelos de implementación, las características de seguridad y las capacidades de integración.
Interfaz AWS API
AWS ofrece Deepseek-R1 como un modelo sin servidor totalmente administrado a través de Amazon Bedrock, que simplifica el proceso de implementación al eliminar la necesidad de gestión de infraestructura. Esta configuración permite a los desarrolladores centrarse en la creación de aplicaciones sin preocuparse por las complejidades subyacentes del servidor. Se puede acceder al modelo a través de una sola API, que proporciona características extensas y herramientas para una implementación segura de IA, que incluye filtrado de contenido, filtrado de información confidencial y controles de seguridad personalizables para evitar alucinaciones [2] [5].
AWS también enfatiza el uso de barandillas de roca madre de Amazon para garantizar una seguridad y un cumplimiento robustos. Los usuarios pueden integrar estas barandillas para evaluar las entradas de los usuarios y las respuestas del modelo, mejorando la postura general de seguridad de sus aplicaciones [7]. Además, AWS proporciona ejemplos de código utilizando la interfaz de línea de comandos de AWS (AWS CLI) y AWS SDK, facilitando la integración y las pruebas más fáciles del modelo [2].
interfaz API de Azure
En Azure, Deepseek-R1 está disponible a través de Azure Ai Foundry y Github, ofreciendo una plataforma confiable, escalable y lista para la empresa. Esta configuración permite a las empresas integrar las capacidades de IA avanzadas al cumplir con los acuerdos de nivel de servicio (SLA), los requisitos de seguridad y los compromisos de IA responsables. La plataforma de Azure permite a los desarrolladores experimentar, iterar e integrar IA en sus flujos de trabajo rápidamente, aprovechando las herramientas de evaluación de modelos incorporadas para comparar salidas y rendimiento de referencia [3] [10].
Azure no requiere alquileres de servidores dedicados para Deepseek-R1, pero los usuarios aún pagan por la potencia informática subyacente, lo que lleva a precios variables basados en la eficiencia [1]. Microsoft también ha realizado evaluaciones de seguridad, incluidas el equipo rojo y las evaluaciones automatizadas, para minimizar los riesgos potenciales asociados con el modelo [3].
Diferencias clave
- Modelo de implementación: AWS ofrece un modelo sin servidor totalmente administrado, mientras que Azure proporciona una opción de implementación más flexible a través de Azure AI Foundry, lo que permite una experimentación e integración más rápidas.
- Características de seguridad: AWS enfatiza el uso de barandillas de roca madre de Amazon para una mayor seguridad, mientras que Azure se basa en sus herramientas de evaluación de modelos incorporadas y la confiabilidad de Microsoft para garantizar la seguridad y el cumplimiento.
- Capacidades de integración: ambas plataformas proporcionan capacidades de integración robustas, pero AWS se enfoca en simplificar el proceso de implementación con una sola API, mientras que Azure destaca la velocidad de experimentación e integración a través de su fundición de IA.
En general, mientras que AWS y Azure proporcionan plataformas robustas para implementar Deepseek-R1, la elección entre ellas puede depender de necesidades organizacionales específicas con respecto a la simplicidad de la implementación, los requisitos de seguridad y la velocidad de integración.
Citas:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-oters-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-motly-managed-serverless-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-like-azure-and-aws/
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-epseek-r1-as-fly-maned-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/