Sự khác biệt chính trong giao diện API cho DeepSeek-R1 trên AWS và Azure chủ yếu xoay quanh các mô hình triển khai, tính năng bảo mật và khả năng tích hợp.
Giao diện API AWS
AWS cung cấp DeepSeek-R1 như một mô hình không có máy chủ được quản lý đầy đủ thông qua Amazon Bedrock, giúp đơn giản hóa quy trình triển khai bằng cách loại bỏ nhu cầu quản lý cơ sở hạ tầng. Thiết lập này cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng mà không phải lo lắng về sự phức tạp của máy chủ. Mô hình có thể truy cập thông qua một API duy nhất, cung cấp các tính năng và công cụ rộng rãi để triển khai AI an toàn, bao gồm lọc nội dung, lọc thông tin nhạy cảm và kiểm soát bảo mật có thể tùy chỉnh để ngăn chặn ảo giác [2] [5].
AWS cũng nhấn mạnh việc sử dụng các lan can trên nền tảng Amazon để đảm bảo an ninh và tuân thủ mạnh mẽ. Người dùng có thể tích hợp các bảo vệ này để đánh giá đầu vào của người dùng và phản hồi mô hình, tăng cường tư thế bảo mật tổng thể của các ứng dụng của họ [7]. Ngoài ra, AWS cung cấp các ví dụ mã bằng giao diện dòng lệnh AWS (AWS CLI) và AWS SDK, tạo điều kiện tích hợp và kiểm tra mô hình dễ dàng hơn [2].
Giao diện API Azure
Trên Azure, Deepseek-R1 có sẵn thông qua Azure AI Foundry và GitHub, cung cấp một nền tảng sẵn sàng cho doanh nghiệp đáng tin cậy, có thể mở rộng và sẵn sàng cho doanh nghiệp. Thiết lập này cho phép các doanh nghiệp tích hợp các khả năng AI nâng cao trong khi các thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA), các yêu cầu bảo mật và các cam kết AI có trách nhiệm. Nền tảng của Azure cho phép các nhà phát triển thử nghiệm, lặp lại và tích hợp AI vào quy trình công việc của họ một cách nhanh chóng, tận dụng các công cụ đánh giá mô hình tích hợp để so sánh đầu ra và hiệu suất điểm chuẩn [3] [10].
Azure không yêu cầu cho thuê máy chủ chuyên dụng cho DeepSeek-R1, nhưng người dùng vẫn trả tiền cho sức mạnh tính toán cơ bản, dẫn đến giá thay đổi dựa trên hiệu quả [1]. Microsoft cũng đã tiến hành các đánh giá an toàn, bao gồm hợp tác màu đỏ và đánh giá tự động, để giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến mô hình [3].
Sự khác biệt chính
- Mô hình triển khai: AWS cung cấp mô hình không có máy chủ được quản lý đầy đủ, trong khi Azure cung cấp tùy chọn triển khai linh hoạt hơn thông qua Azure AI Foundry, cho phép thử nghiệm và tích hợp nhanh hơn.
- Các tính năng bảo mật: AWS nhấn mạnh việc sử dụng các bảo vệ bedrock Amazon để tăng cường bảo mật, trong khi Azure dựa vào các công cụ đánh giá mô hình tích hợp và độ tin cậy của Microsoft trong việc đảm bảo bảo mật và tuân thủ.
- Khả năng tích hợp: Cả hai nền tảng cung cấp khả năng tích hợp mạnh mẽ, nhưng AWS tập trung vào việc đơn giản hóa quy trình triển khai với một API duy nhất, trong khi Azure nêu bật tốc độ thử nghiệm và tích hợp thông qua xưởng đúc AI của nó.
Nhìn chung, trong khi cả AWS và Azure cung cấp các nền tảng mạnh mẽ để triển khai DeepSeek-R1, sự lựa chọn giữa chúng có thể phụ thuộc vào các nhu cầu tổ chức cụ thể về sự đơn giản triển khai, yêu cầu bảo mật và tốc độ tích hợp.
Trích dẫn:
[1] https://campustechnology.com/Articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-Google-Others-Make-DeepSeek-R1-AI-Model-Available-on-Their-Platforms.aspx
.
.
.
[5] https://virtualizationreview.com/Articles/2025/03/11/AWS-First-Cloud-Giant-to-Offer-DeepSeek-R1-as-Fully-Managed-Serverless-Model.aspx
.
[7] https://www.thestack.
[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
.