Pagrindiniai „Deepseeek-R1“ API sąsajų skirtumai AWS ir Azure pirmiausia sukasi apie diegimo modelius, saugos ypatybes ir integracijos galimybes.
AWS API sąsaja
AWS siūlo „Deepseek-R1“ kaip visiškai valdomą be serverio modelį per „Amazon Bedrock“, kuris supaprastina diegimo procesą, pašalindamas infrastruktūros valdymo poreikį. Ši sąranka leidžia kūrėjams sutelkti dėmesį į programų kūrimą, nesijaudinant dėl pagrindinio serverio sudėtingumo. Modelis prieinamas naudojant vieną API, suteikiantį išsamias funkcijas ir įrankius saugiam AI diegimui, įskaitant turinio filtravimą, neskelbtinų informacijos filtravimą ir pritaikomus saugos valdiklius, kad būtų išvengta haliucinacijų [2] [5].
AWS taip pat pabrėžia „Amazon“ pagrindų apsauginių turėklų naudojimą, kad užtikrintų patikimą saugumą ir atitiktį. Vartotojai gali integruoti šiuos apsauginius turėklus, kad įvertintų vartotojo įvestis ir modelio atsakymus, padidindami bendrą jų programų saugumo pozą [7]. Be to, AWS pateikia kodų pavyzdžius, naudodama AWS komandinės eilutės sąsają (AWS CLI) ir AWS SDK, palengvindami lengviau integruoti ir išbandyti modelį [2].
„Azure API“ sąsaja
„Azure“ „Deepseek-R1“ galima įsigyti per „Azure AI Foundry“ ir „GitHub“, siūlančius patikimą, keičiamą ir įmonei pasirengusią platformą. Ši sąranka leidžia įmonėms integruoti išplėstines AI galimybes, vykdant paslaugų lygio susitarimus (SLAS), saugumo reikalavimus ir atsakingus AI įsipareigojimus. „Azure“ platforma leidžia kūrėjams greitai eksperimentuoti, pakartoti ir integruoti AI į savo darbo eigas, pasinaudojant įmontuotų modelių vertinimo įrankiais, kad būtų galima palyginti išėjimus ir etaloninius našumą [3] [10].
„Azure“ nereikalauja specialios serverio nuomos už „Deepseek-R1“, tačiau vartotojai vis tiek moka už pagrindinę skaičiavimo galią, todėl kintama kainodara, pagrįsta efektyvumu [1]. „Microsoft“ taip pat atliko saugos vertinimus, įskaitant „Red Teaming“ ir automatinius vertinimus, kad sumažintų galimą su modeliu susijusią riziką [3].
Pagrindiniai skirtumai
- Diegimo modelis: AWS siūlo visiškai valdomą be serverio modelį, o „Azure“ suteikia lankstesnę diegimo parinktį per „Azure AI“ liejyklą, leidžiančią greičiau eksperimentuoti ir integruoti.
- Saugumo funkcijos: AWS pabrėžia „Amazon“ pagrindų apsaugos priemonių naudojimą padidintam saugumui, tuo tarpu „Azure“ priklauso nuo įmontuotų modelio vertinimo įrankių ir „Microsoft“ patikimumo užtikrinant saugumą ir atitiktį.
- Integracijos galimybės: Abi platformos suteikia patikimas integracijos galimybes, tačiau AWS daugiausia dėmesio skiria diegimo proceso supaprastinimui naudojant vieną API, o „Azure“ pabrėžia eksperimentavimo ir integracijos greitį per jos AI liejyklą.
Apskritai, nors ir AWS, ir „Azure“ yra patikimos platformos, skirtos diegti „Deepseek-R1“, pasirinkimas tarp jų gali priklausyti nuo konkrečių organizacinių poreikių, susijusių su diegimo paprastumu, saugumo reikalavimais ir integracijos greičiu.
Citatos:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepseek-r1-ai-model-eimable-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-avable-as-a-a-culledsered-serverless-model-in-amazon-bedrock/
]
[4] https://www.popai.pro/resources/how-ous-use-deepseeks-r1-model-with-thirty-party-platforms-lie-azure-and-aws/
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ffer-se-deeek-r1-as-ainage-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-easyy-steps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-avable-on-azure-ai-foundry-and-github/