DeepSeek-R1在AWS和Azure上的API接口的主要区别主要围绕部署模型，安全功能和集成功能。
AWS API接口
AWS通过Amazon Bedrock提供DeepSeek-R1作为完全管理的无服务器模型，该模型通过消除了对基础架构管理的需求来简化部署过程。此设置使开发人员可以专注于构建应用程序，而不必担心潜在的服务器复杂性。该模型可通过单个API访问，为安全AI部署提供了广泛的功能和工具，包括内容过滤，敏感信息过滤和可自定义的安全控制以防止幻觉[2] [5]。
AWS还强调使用亚马逊基岩护栏来确保强大的安全性和合规性。用户可以集成这些护栏来评估用户输入和模型响应，从而增强其应用程序的整体安全姿势[7]。此外，AWS使用AWS命令行接口(AWS CLI)和AWS SDK提供代码示例，从而促进模型的更轻松的集成和测试[2]。
Azure API接口
在Azure上，可通过Azure AI Foundry和Github获得DeepSeek-R1，提供一个可信赖的，可扩展的和企业就绪的平台。该设置使企业能够在满足服务级别协议(SLA)，安全要求和负责的AI承诺的同时集成高级的AI功能。 Azure的平台使开发人员可以快速实验，迭代和集成AI，从而利用内置模型评估工具来比较输出和基准性能[3] [10]。
Azure不需要DeepSeek-R1的专用服务器租赁，但是用户仍然为基础计算能力付费，从而导致基于效率的可变定价[1]。微软还进行了安全评估，包括红色小组和自动评估，以最大程度地降低与模型相关的潜在风险[3]。
###密钥差异
- 部署模型：AWS提供了完全管理的无服务器模型，而Azure通过Azure AI铸造厂提供了更灵活的部署选项，从而可以更快地实验和集成。
- 安全功能：AWS强调使用Amazon BedRock护栏来增强安全性，而Azure依靠其内置模型评估工具以及Microsoft在确保安全性和合规性方面的可靠性。
- 集成功能：两个平台都提供了强大的集成功能，但是AWS专注于用单个API简化部署过程，而Azure则通过其AI铸造厂突出了实验和集成的速度。
总体而言，尽管AWS和Azure都为部署DeepSeek-R1提供了强大的平台，但它们之间的选择可能取决于有关部署简单，安全要求和集成速度的特定组织需求。
引用：
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-toshoth-others-make-make-make-deepseek-deepseek-r1-ai-model-model-available-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-a---man-man----- mared-serverless-model-model-in-in-amazon-bedrock/
[3] https://techstrong.ai/ai-at-the-ge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[4] https://www.popai.pro/resources/how-to-use-deepseeks-r1-model-with-with-th------party-platy-platforms-like-azure and-aws/
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-to-to-deepseek-deepseek-r1-as-as-as-s--------------- as-as-laster-server-serverless-model.aspx
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ID5179/r1_is_is_now_now_on_azure_ai_serverless_great_great_news_if/
[7] https://www.thestack.technology/handwringers-deepseek-is-is-evil-aws-azure-gcp-use-ist-here-here-2/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/384511
[9] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-ang-azure-and-k8s-in-in-threy-easysteps
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-is-now-available-on-azure-ai-ai-foundry-and-github/