Основні відмінності в інтерфейсах API для DeepSeek-R1 на AWS та Azure в основному обертаються навколо моделей розгортання, функцій безпеки та можливостей інтеграції.
інтерфейс AWS API
AWS пропонує DeepSeek-R1 як повністю керовану без сервера модель через Amazon Bedrock, що спрощує процес розгортання, усуваючи потребу в управлінні інфраструктурою. Ця установка дозволяє розробникам зосереджуватися на створенні додатків, не турбуючись про основні складності сервера. Модель доступна за допомогою одного API, що забезпечує широкі функції та інструменти для безпечного розгортання AI, включаючи фільтрацію вмісту, чутливу інформаційну фільтрацію та налаштовані засоби безпеки для запобігання галюцинацій [2] [5].
AWS також наголошує на використанні Guardrails Amazon BedRock для забезпечення надійної безпеки та дотримання. Користувачі можуть інтегрувати ці огородження для оцінки вхідних даних користувачів та відповідей моделі, покращуючи загальну позицію безпеки їхніх додатків [7]. Крім того, AWS надає приклади коду за допомогою інтерфейсу командного рядка AWS (AWS CLI) та AWS SDK, полегшуючи легшу інтеграцію та тестування моделі [2].
інтерфейс API Azure
На Azure DeepSeek-R1 доступний через Azure AI Foundry та Github, пропонуючи надійну, масштабовану та готову до підприємства платформу. Ця установка дозволяє підприємствам інтегрувати передові можливості AI, виконуючи угоди про рівень обслуговування (SLA), вимоги безпеки та відповідальні зобов'язання з АІ. Платформа Azure дозволяє розробникам експериментувати, переробляти та інтегрувати AI у свої робочі процеси швидко, використовуючи вбудовані інструменти оцінювання моделі для порівняння результатів та ефективності орієнтиру [3] [10].
Azure не потребує виділеної оренди серверів для DeepSeek-R1, але користувачі все ще платять за основну обчислювальну потужність, що призводить до змінної ціноутворення на основі ефективності [1]. Microsoft також провела оцінки безпеки, включаючи червоні командування та автоматизовані оцінки, щоб мінімізувати потенційні ризики, пов'язані з моделлю [3].
Ключові відмінності
- Модель розгортання: AWS пропонує повністю керовану модель без серверів, в той час як Azure забезпечує більш гнучкий варіант розгортання через Azure AI Foundry, що дозволяє швидше експериментувати та інтеграцію.
- Особливості безпеки: AWS наголошує на використанні Guardrails Amazon BedRock для підвищення безпеки, тоді як Azure покладається на свої вбудовані інструменти оцінювання моделі та надійність Microsoft у забезпеченні безпеки та дотримання.
- Інтеграційні можливості: обидві платформи забезпечують надійні можливості інтеграції, але AWS фокусується на спрощенні процесу розгортання одним API, тоді як Azure підкреслює швидкість експерименту та інтеграції через його ливарний засіб.
В цілому, хоча і AWS, і Azure забезпечують надійні платформи для розгортання DeepSeek-R1, вибір між ними може залежати від конкретних організаційних потреб щодо простоти розгортання, вимог безпеки та швидкості інтеграції.
Цитати:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepeek-r1-ai-model-ailable-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-tly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-third-party-platforms-like-azure-and-aws/
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-toffer-deepkeek-r1-as-asly-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-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-asy-Steps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/