Galvenās AWS un Azure API saskarņu atšķirības AWS un Azure galvenokārt ir saistītas ar izvietošanas modeļiem, drošības funkcijām un integrācijas iespējām.
AWS API interfeiss
AWS piedāvā DeepSEEK-R1 kā pilnībā pārvaldītu bez servera modeli, izmantojot Amazon Bedrock, kas vienkāršo izvietošanas procesu, novēršot nepieciešamību pēc infrastruktūras pārvaldības. Šī iestatīšana ļauj izstrādātājiem koncentrēties uz lietojumprogrammu veidošanu, neuztraucoties par servera sarežģītību. Modelis ir pieejams, izmantojot vienu API, nodrošinot plašas funkcijas un instrumentus drošai AI izvietošanai, ieskaitot satura filtrēšanu, sensitīvu informācijas filtrēšanu un pielāgojamas drošības kontroles, lai novērstu halucinācijas [2] [5].
AWS uzsver arī Amazon pamatnes aizsargmargu izmantošanu, lai nodrošinātu stabilu drošību un atbilstību. Lietotāji var integrēt šīs aizsargmargas, lai novērtētu lietotāja ievadi un atbildes uz modeļiem, uzlabojot viņu lietojumprogrammu vispārējo drošības pozu [7]. Turklāt AWS nodrošina koda piemērus, izmantojot AWS komandrindas interfeisu (AWS CLI) un AWS SDK, atvieglojot modeļa vienkāršāku integrāciju un pārbaudi [2].
Azure API interfeiss
Uz Azure DeepSeek-R1 ir pieejams caur Azure AI Foundry un Github, piedāvājot uzticamu, pielāgojamu un uzņēmumam gatavu platformu. Šī iestatīšana ļauj uzņēmumiem integrēt uzlabotas AI iespējas, vienlaikus izpildot pakalpojumu līmeņa līgumus (SLA), drošības prasības un atbildīgās AI saistības. Azure platforma ļauj izstrādātājiem eksperimentēt, atkārtot un integrēt AI ātri savās darbplūsmās, izmantojot iebūvēto modeļa novērtēšanas rīkus, lai salīdzinātu izejas un etalona veiktspēju [3] [10].
Azure DeepSEEK-R1 nav nepieciešama īpaša servera īre, bet lietotāji joprojām maksā par pamatā esošo skaitļošanas jaudu, izraisot mainīgu cenu noteikšanu, pamatojoties uz efektivitāti [1]. Microsoft ir veikusi arī drošības novērtējumus, ieskaitot sarkano komandu veidošanu un automatizētus novērtējumus, lai samazinātu iespējamos riskus, kas saistīti ar modeli [3].
Galvenās atšķirības
- Izvietošanas modelis: AWS piedāvā pilnībā pārvaldītu bez servera modeli, savukārt Azure nodrošina elastīgāku izvietošanas iespēju, izmantojot Azure AI Foundry, ļaujot ātrāk eksperimentēt un integrēt.
- Drošības funkcijas: AWS uzsver Amazon Bedrock aizsargu izmantošanu uzlabotai drošībai, turpretī Azure paļaujas uz iebūvētajiem modeļa novērtēšanas rīkiem un Microsoft uzticamību nodrošināt drošību un atbilstību.
- Integrācijas iespējas: abas platformas nodrošina stabilas integrācijas iespējas, bet AWS koncentrējas uz izvietošanas procesa vienkāršošanu ar vienu API, savukārt Azure izceļ eksperimenta un integrācijas ātrumu, izmantojot savu AI lietuvi.
Kopumā, lai arī gan AWS, gan Azure nodrošina stabilas platformas DeepSEEK-R1 izvietošanai, izvēle starp tām var būt atkarīga no īpašām organizatoriskām vajadzībām attiecībā uz izvietošanas vienkāršību, drošības prasībām un integrācijas ātrumu.
Atsauces:
[1.]
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-Awable-as-a-ly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-model
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-useepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-tiike-azure-andaws/
.
[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-depseek-is-evil-aws-azure-gcp-use-it-here-2/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/384511
[9] https://northflank.com/blog/self-host-depseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-three-easy-steps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-wayable-on-azure-ai-foundry-and-github/