De viktigaste skillnaderna i API-gränssnitten för Deepseek-R1 på AWS och Azure kretsar främst kring distributionsmodellerna, säkerhetsfunktionerna och integrationsfunktionerna.
AWS API -gränssnitt
AWS erbjuder Deepseek-R1 som en helt hanterad serverlös modell genom Amazon Bedrock, vilket förenklar distributionsprocessen genom att eliminera behovet av infrastrukturhantering. Denna installation gör det möjligt för utvecklare att fokusera på att bygga applikationer utan att oroa sig för underliggande serverkomplexitet. Modellen är tillgänglig via ett enda API, vilket ger omfattande funktioner och verktyg för säker AI -distribution, inklusive innehållsfiltrering, känslig informationsfiltrering och anpassningsbara säkerhetskontroller för att förhindra hallucinationer [2] [5].
AWS betonar också användningen av Amazonas berggrundsräcken för att säkerställa robust säkerhet och efterlevnad. Användare kan integrera dessa skyddsräcken för att utvärdera användarinsatser och modellsvar, vilket förbättrar den övergripande säkerhetsställningen för sina applikationer [7]. Dessutom tillhandahåller AWS kodexempel med AWS -kommandoradsgränssnittet (AWS CLI) och AWS SDK, vilket underlättar enklare integration och testning av modellen [2].
Azure API -gränssnitt
På Azure är Deepseek-R1 tillgänglig via Azure Ai Foundry och GitHub, som erbjuder en pålitlig, skalbar och företagsklar plattform. Denna installation gör det möjligt för företag att integrera avancerade AI -kapaciteter medan de uppfyller servicenivåavtal (SLA), säkerhetskrav och ansvarsfulla AI -åtaganden. Azures plattform gör det möjligt för utvecklare att experimentera, iterera och integrera AI i sina arbetsflöden snabbt och utnyttja inbyggda modellutvärderingsverktyg för att jämföra utgångar och referensprestanda [3] [10].
Azure kräver inte dedikerade serveruthyrning för Deepseek-R1, men användare betalar fortfarande för den underliggande datorkraften, vilket leder till variabel prissättning baserad på effektivitet [1]. Microsoft har också genomfört säkerhetsutvärderingar, inklusive rött teaming och automatiserade bedömningar, för att minimera potentiella risker förknippade med modellen [3].
Nyckelskillnader
- Distributionsmodell: AWS erbjuder en helt hanterad serverlös modell, medan Azure ger ett mer flexibelt distributionsalternativ genom Azure AI Foundry, vilket möjliggör snabbare experiment och integration.
- Säkerhetsfunktioner: AWS betonar användningen av Amazon Bedrock räcken för förbättrad säkerhet, medan Azure förlitar sig på dess inbyggda modellutvärderingsverktyg och Microsofts tillförlitlighet för att säkerställa säkerhet och efterlevnad.
- Integrationsfunktioner: Båda plattformarna ger robusta integrationsfunktioner, men AWS fokuserar på att förenkla distributionsprocessen med ett enda API, medan Azure belyser hastigheten för experiment och integration genom dess AI -gjuteri.
Sammantaget, medan både AWS och Azure tillhandahåller robusta plattformar för att distribuera DeepSeek-R1, kan valet mellan dem bero på specifika organisatoriska behov när det gäller enkelhet, säkerhetskrav och integrationshastighet.
Citeringar:
]
]
]
]
]
]
]
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/384511
]
]