Apa perbedaan utama dalam antarmuka API untuk Deepseek-R1 di AWS dan Azure

AWS API

AWS menawarkan Deepseek-R1 sebagai model tanpa server yang dikelola sepenuhnya melalui Amazon Bedrock, yang menyederhanakan proses penyebaran dengan menghilangkan kebutuhan akan manajemen infrastruktur. Pengaturan ini memungkinkan pengembang untuk fokus membangun aplikasi tanpa khawatir tentang kompleksitas server yang mendasari. Model ini dapat diakses melalui API tunggal, menyediakan fitur yang luas dan perkakas untuk penyebaran AI yang aman, termasuk penyaringan konten, penyaringan informasi sensitif, dan kontrol keamanan yang dapat disesuaikan untuk mencegah halusinasi [2] [5].

AWS juga menekankan penggunaan pagar pembatas Amazon untuk memastikan keamanan dan kepatuhan yang kuat. Pengguna dapat mengintegrasikan pagar pembatas ini untuk mengevaluasi input pengguna dan memodelkan respons, meningkatkan postur keamanan keseluruhan aplikasi mereka [7]. Selain itu, AWS memberikan contoh kode menggunakan AWS Command Line Interface (AWS CLI) dan AWS SDK, memfasilitasi integrasi yang lebih mudah dan pengujian model [2].

Azure API

Di Azure, Deepseek-R1 tersedia melalui Azure AI Foundry dan GitHub, menawarkan platform yang tepercaya, dapat diskalakan, dan siap-perusahaan. Pengaturan ini memungkinkan bisnis untuk mengintegrasikan kemampuan AI tingkat lanjut sambil memenuhi perjanjian tingkat layanan (SLA), persyaratan keamanan, dan komitmen AI yang bertanggung jawab. Platform Azure memungkinkan pengembang untuk bereksperimen, mengulangi, dan mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja mereka dengan cepat, memanfaatkan alat evaluasi model bawaan untuk membandingkan output dan kinerja benchmark [3] [10].

Azure tidak memerlukan penyewaan server khusus untuk Deepseek-R1, tetapi pengguna masih membayar untuk daya komputasi yang mendasarinya, yang mengarah ke harga variabel berdasarkan efisiensi [1]. Microsoft juga telah melakukan evaluasi keselamatan, termasuk tim merah dan penilaian otomatis, untuk meminimalkan risiko potensial yang terkait dengan model [3].

Perbedaan utama

- Model Penyebaran: AWS menawarkan model tanpa server yang dikelola sepenuhnya, sementara Azure menyediakan opsi penyebaran yang lebih fleksibel melalui Azure AI Foundry, memungkinkan untuk eksperimen dan integrasi yang lebih cepat.
- Fitur Keamanan: AWS menekankan penggunaan pagar pagar Amazon Bedrock untuk meningkatkan keamanan, sedangkan Azure bergantung pada alat evaluasi model bawaan dan keandalan Microsoft dalam memastikan keamanan dan kepatuhan.
- Kemampuan Integrasi: Kedua platform memberikan kemampuan integrasi yang kuat, tetapi AWS berfokus pada menyederhanakan proses penyebaran dengan API tunggal, sementara Azure menyoroti kecepatan eksperimen dan integrasi melalui pengecoran AI -nya.

Secara keseluruhan, sementara AWS dan Azure menyediakan platform yang kuat untuk menyebarkan Deepseek-R1, pilihan di antara mereka mungkin bergantung pada kebutuhan organisasi spesifik mengenai penyederhanaan kesederhanaan, persyaratan keamanan, dan kecepatan integrasi.

Kutipan:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-tleir-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-fly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-gede/deepseek-r1-odels-available-through-aws-azure/
[4.
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-after-deepseek-r1-as-fulent-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-heere-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/