AWS Bedrock平台引入DeepSeek-R1 模型，推动深度学习
Amazon Web Services (AWS) 再次扩展其生成式人工智能方案，正式引入中国初创公司DeepSeek 的最新AI 模型DeepSeek-R1 系列，现已可在AWS Bedrock 和Amazon SageMaker AI 上部署。在人工智能的快速发展中，深度学习技术已成为推动创新和产业升级的关键驱动力。AWS Bedrock平台作为领先的生成式人工智能服务，近期引入了DeepSeek-R1模型，进一步强化了其在深度学习领域的技术能力。DeepSeek-R1不仅在计算效率和模型精度上表现出色，还能为各行业提供更加精准和高效的AI解决方案。借助这一强大模型，AWS Bedrock将帮助企业加速智能化转型，提升创新速度，推动更加复杂的AI应用场景的实现。
DeepSeek-R1：生成式AI 的新里程碑
DeepSeek-R1 系列模型于2025 年1 月20 日发布，包括DeepSeek-R1 和DeepSeek-R1-Zero，具备高达6710 亿参数(671B)，并推出多款经过蒸馏的小型化模型（DeepSeek-R1-Distill），参数规模从15 亿(15B)到700 亿(700B)不等。这些模型以其卓越的推理能力而闻名，得益于创新的强化学习（RL）训练技术，能够以更低的成本提供媲美OpenAI 和其他商业模型的性能。
DeepSeek-R1 的核心亮点：
- 强化学习突破：DeepSeek-R1-Zero 是首个完全基于强化学习而非监督微调（SFT）训练的模型，实现了自我验证（self-verification）及长链推理（long chain-of-thought, CoT）能力。
- 多样化用途：无论是数学推理、代码生成还是通用推理，DeepSeek-R1 都在多项基准测试中表现卓越，甚至超越了许多行业领先模型。
- 高性价比与灵活性：DeepSeek 模型的成本仅为同类商业模型的5–10%，适合需要有效控制开支的企业。
AWS Bedrock 与SageMaker AI：灵活部署DeepSeek-R1
AWS 提供了多种方式来部署DeepSeek-R1 模型，满足不同类型用户的需求：
1. Amazon Bedrock Marketplace
AWS Bedrock 是一个无需管理基础设施(Serverless)的服务，DeepSeek-R1 模型现已上架Bedrock Marketplace，用户可直接透过API 快速整合至应用程式中。
- 简单便捷：用户只需在Bedrock 控制台中选择DeepSeek-R1，配置端点名称与实例类型，即可部署模型。
- 安全可靠：透过Bedrock Guardrails 等工具，用户可以过滤不良内容，保证生成式AI 的安全性与合规性。
- 即时测试：用户可使用Bedrock Playground 测试模型输出，最佳化提示语设计，从而获得最佳效果。
2. 深度蒸馏模型的灵活选择
DeepSeek-R1-Distill 模型（基于Llama 和Qwen 训练）现已支援透过Amazon Bedrock Custom Model Import 功能进行部署。这些模型结合了大模型的卓越推理能力与小模型的高效性，适合需要更低延迟和更高性价比的应用场景。同时，这些蒸馏模型为客户提供了更多选择，尤其是那些对成本和性能需求敏感、不需要大模型的企业用户，能以更经济的方式满足实际业务需求。
无论是大型模型还是小型蒸馏模型，DeepSeek-R1 系列均能根据客户的不同需求灵活部署，帮助企业在生成式AI 中找到最合适的解决方案。
3. Amazon SageMaker JumpStart
SageMaker JumpStart 是AWS 的机器学习中心，用户可以快速部署DeepSeek-R1 至SageMaker 平台。
- 高级自订：除了快速部署，SageMaker 还支援进一步的模型微调与性能监控，适合有特定需求的企业。
- 全面整合：SageMaker 提供的工具如Pipelines 和Debugger，可帮助用户更好地分析模型表现并进行营运控制。
4. AWS Trainium 和Inferentia 的高性价比部署
使用AWS 的Trainium 和Inferentia 晶片，用户可以在Amazon EC2 上运行DeepSeek-R1-Distill 模型，进一步降低运行成本，同时保持高性能。
企业应用的理想选择
DeepSeek-R1 系列模型的引入，为希望探索生成式AI 应用的企业带来了更多选择。无论是快速测试创新点子，还是大规模推动生成式AI 解决方案落地，AWS 提供的全方位工具和DeepSeek-R1 的强大性能，都能助您轻松实现目标。