Glavne razlike v vmesnikih API za Deepseek-R1 na AWS in Azure se vrtijo predvsem okoli modelov uvajanja, varnostnih značilnosti in zmogljivosti integracije.
AWS API vmesnik
AWS ponuja Deepseek-R1 kot popolnoma upravljan model brez strežnika prek Amazon Bedrock, ki poenostavi postopek uvajanja z odpravljanjem potrebe po upravljanju infrastrukture. Ta nastavitev omogoča razvijalcem, da se osredotočijo na gradnjo aplikacij, ne da bi skrbeli za osnovne zapletenosti strežnika. Model je dostopen prek enega samega API -ja, ki zagotavlja obsežne funkcije in orodja za varno uvajanje AI, vključno s filtriranjem vsebine, občutljivim filtriranjem informacij in prilagodljivim varnostnim kontrolam za preprečevanje halucinacij [2] [5].
AWS poudarja tudi uporabo varovalk Amazon Bedrock za zagotovitev močne varnosti in skladnosti. Uporabniki lahko vključijo te varoine za oceno uporabniških vhodov in odzivov modelov ter izboljšajo splošno varnostno držo svojih aplikacij [7]. Poleg tega AWS ponuja primere kode z uporabo vmesnika ukazne vrstice AWS (AWS CLI) in AWS SDK, kar olajša lažje integracijo in testiranje modela [2].
vmesnik API Azure
Na Azure je Deepseek-R1 na voljo prek Azure AI Foundry in GitHub, ki ponuja zaupanja vredno, razširljivo in podjetje, pripravljeno za podjetja. Ta nastavitev podjetjem omogoča, da vključijo napredne zmogljivosti AI, medtem ko izpolnjujejo sporazume o ravni storitev (SLA), varnostne zahteve in odgovorne obveznosti AI. Platforma Azure omogoča razvijalcem, da hitro eksperimentirajo, ponavljajo in vključijo AI v svoje delovne tokove, pri čemer uporabljajo vgrajena orodja za ocenjevanje modela za primerjavo izhodov in referenčne zmogljivosti [3] [10].
Azure ne potrebuje namenskih najemnin strežnika za Deepseek-R1, vendar uporabniki še vedno plačujejo za osnovno računalniško moč, kar vodi do spremenljivih cen na podlagi učinkovitosti [1]. Microsoft je izvedel tudi varnostne ocene, vključno z rdečo združevanjem in avtomatiziranimi ocenami, da bi zmanjšali potencialna tveganja, povezana z modelom [3].
Ključne razlike
- Model uvajanja: AWS ponuja popolnoma upravljan model brez strežnika, medtem ko Azure prek livarne Azure AI omogoča bolj prilagodljivo možnost uvajanja, kar omogoča hitrejše eksperimentiranje in integracijo.
- Varnostne funkcije: AWS poudarja uporabo varovalk Amazon Bedrock za večjo varnost, medtem ko se Azure opira na svoja vgrajena orodja za ocenjevanje modela in Microsoftovo zanesljivost pri zagotavljanju varnosti in skladnosti.
- Zmogljivosti integracije: Obe platformi zagotavljata robustne zmogljivosti integracije, vendar se AWS osredotoča na poenostavitev procesa uvajanja z enim samim API -jem, medtem ko Azure poudarja hitrost eksperimentiranja in integracije prek svoje livarne AI.
Medtem ko tako AWS kot Azure zagotavljata robustne platforme za uvajanje Deepseek-R1, je lahko izbira med njimi odvisna od posebnih organizacijskih potreb glede preprostosti uvajanja, varnostnih zahtev in hitrosti integracije.
Navedbe:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-as-flue-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-the-edge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-meepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-like-azure-and-aws/
[5] https://virtualizacijaReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-coloud-giant-to-to-offer-deepseek-r1-as-ly-Umanid-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-is-aws-azure-gcp-use-it-hehere-2/
[8] https://www.byteplus.com/sl/topic/384511
[9] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-in -k8s-in-three-easy-korak
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-fountry-and-github/