อะไรคือความแตกต่างหลักในอินเทอร์เฟซ API สำหรับ Deepseek-R1 ใน AWS และ Azure

AWS API อินเทอร์เฟซ

AWS นำเสนอ Deepseek-R1 เป็นแบบจำลองที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ผ่านทาง Bedrock Amazon ซึ่งทำให้กระบวนการปรับใช้ง่ายขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน การตั้งค่านี้ช่วยให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่การสร้างแอปพลิเคชันโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความซับซ้อนของเซิร์ฟเวอร์ โมเดลสามารถเข้าถึงได้ผ่าน API เดียวโดยให้คุณสมบัติที่กว้างขวางและเครื่องมือสำหรับการปรับใช้ AI ที่ปลอดภัยรวมถึงการกรองเนื้อหาการกรองข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและการควบคุมความปลอดภัยที่ปรับแต่งได้เพื่อป้องกันภาพหลอน [2] [5]

AWS ยังเน้นการใช้ bedrock bedrock ของ Amazon เพื่อให้แน่ใจว่ามีความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่แข็งแกร่ง ผู้ใช้สามารถรวม guardrails เหล่านี้เพื่อประเมินอินพุตของผู้ใช้และการตอบสนองแบบจำลองเพิ่มท่าทางความปลอดภัยโดยรวมของแอปพลิเคชัน [7] นอกจากนี้ AWS ยังให้ตัวอย่างโค้ดโดยใช้อินเตอร์เฟสบรรทัดคำสั่ง AWS (AWS CLI) และ AWS SDK ช่วยอำนวยความสะดวกในการรวมและทดสอบโมเดลได้ง่ายขึ้น [2]

อินเตอร์เฟส Azure API

บน Azure, Deepseek-R1 มีให้บริการผ่าน Azure AI Foundry และ GitHub นำเสนอแพลตฟอร์มที่เชื่อถือได้ปรับขนาดได้และพร้อมสำหรับองค์กร การตั้งค่านี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถรวมความสามารถของ AI ขั้นสูงในขณะที่พบข้อตกลงระดับบริการ (SLA) ข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและภาระผูกพัน AI ที่รับผิดชอบ แพลตฟอร์มของ Azure ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทดลองทำซ้ำและรวม AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของพวกเขาได้อย่างรวดเร็วใช้ประโยชน์จากเครื่องมือประเมินผลแบบจำลองในตัวเพื่อเปรียบเทียบเอาต์พุตและประสิทธิภาพของเกณฑ์มาตรฐาน [3] [10]

Azure ไม่จำเป็นต้องมีการเช่าเซิร์ฟเวอร์เฉพาะสำหรับ Deepseek-R1 แต่ผู้ใช้ยังคงจ่ายเงินสำหรับกำลังการคำนวณพื้นฐานซึ่งนำไปสู่การกำหนดราคาแปรผันตามประสิทธิภาพ [1] Microsoft ได้ดำเนินการประเมินความปลอดภัยรวมถึงการเป็นทีมสีแดงและการประเมินอัตโนมัติเพื่อลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับรุ่น [3]

ความแตกต่างที่สำคัญ

- โมเดลการปรับใช้: AWS นำเสนอโมเดลที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ในขณะที่ Azure มีตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่นมากขึ้นผ่าน Azure AI Foundry ช่วยให้สามารถทดลองและรวมได้เร็วขึ้น
- คุณสมบัติด้านความปลอดภัย: AWS เน้นการใช้งานของอเมซอน bedrock guardrails เพื่อความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้นในขณะที่ Azure ขึ้นอยู่กับเครื่องมือประเมินผลแบบจำลองในตัวและความน่าเชื่อถือของ Microsoft ในการรับรองความปลอดภัยและการปฏิบัติตาม
- ความสามารถในการรวม: ทั้งสองแพลตฟอร์มให้ความสามารถในการรวมที่แข็งแกร่ง แต่ AWS มุ่งเน้นไปที่การทำให้กระบวนการปรับใช้ง่ายขึ้นด้วย API เดียวในขณะที่ Azure เน้นความเร็วของการทดลองและการรวมผ่านโรงหล่อ AI

โดยรวมในขณะที่ทั้ง AWS และ Azure จัดให้มีแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งสำหรับการปรับใช้ Deepseek-R1 ตัวเลือกระหว่างพวกเขาอาจขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะขององค์กรเกี่ยวกับความเรียบง่ายการปรับใช้ข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและความเร็วในการรวม

การอ้างอิง:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-other-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-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-to-offer-deepseek-r1-as-as-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-easy-steps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/