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AWS Bedrock 正式接入 DeepSeek-R1 模型:安全托管的生成式 AI 解决方案

亚马逊云科技(AWS)于 2024 年 1 月 30 日 宣布,DeepSeek-R1 模型 正式通过 Amazon Bedrock 平台提供服务,用户可通过 Bedrock Marketplace 或自定义模型导入功能使用该模型。
DeepSeek-R1,其安全防护机制与全面的 AI 部署工具获得广泛认可。AWS 新增 Serverless 解决方案,进一步简化了 DeepSeek 在 Bedrock 上的应用流程。

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托管的 DeepSeek-R1 模型

DeepSeek-R1 基于 MIT 开源协议 发布,具备强大的推理、编码和自然语言理解能力,适用于智能决策支持、软件开发、数学求解、科学分析、数据洞察及知识管理等领域。通过 Amazon Bedrock 的 完全托管服务 和 单一 API,用户无需管理底层基础设施即可快速集成模型,加速生成式 AI 应用的开发进程。

安全与合规性保障

1. 数据安全

Amazon Bedrock 提供企业级安全功能,包括数据静态/传输加密、细粒度访问控制、安全连接选项及多项合规认证。用户输入和模型输出默认不与第三方共享,确保数据完全自主控制。

2. 负责任的 AI 实践

通过 Bedrock Guardrails,用户可自定义内容过滤规则(如毒性检测、敏感信息拦截)和幻觉预防机制,保障生成式 AI 应用的合规性。支持基于上下文的安全控制,确保交互符合业务策略。

3. 模型评估工具

用户可使用 Bedrock 内置的 自动评估(预定义指标:准确性、鲁棒性)或 人工评估(自定义指标:品牌一致性、风格)功能,快速对比 DeepSeek-R1 与其他模型的性能,选择最优方案。

快速上手指南

4. 申请模型访问权限

登录 Amazon Bedrock 控制台,进入 “配置管理” → “模型访问”,申请 DeepSeek-R1 的使用权限。

5. 测试模型功能

在 “Playgrounds” → “聊天/文本” 中选择 DeepSeek-R1,输入测试提示(如复杂财务规划问题),验证其推理能力。
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6. API 调用示例

AWS CLI 命令:

   aws bedrock-runtime invoke-model \
        --model-id us.deepseek.r1-v1:0 \
        --body "{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":[{\"type\":\"text\",\"text\":\"[n\"}]}],\"max_tokens\":2000}" \
        --region us-west-2 \
        invoke-model-output.txt

Python SDK 示例:

  import boto3
  client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-west-2")
  response = client.converse(
      modelId="us.deepseek.r1-v1:0",
      messages=[{"role": "user", "content": [{"text": "Explain 'hello world' in one line."}]}],
      inferenceConfig={"maxTokens": 2000, "temperature": 0.6}
  )
  print(response["output"]["message"]["content"][0]["text"])

7. 配置 Guardrails

在 “Safeguards” → “Guardrails” 中设置内容过滤规则(如禁止主题、敏感词拦截),并测试拦截效果。

支持区域与资源
• 当前可用区域:美国东部(弗吉尼亚北部、俄亥俄)、美国西部(俄勒冈)。

立即体验
登录 Amazon Bedrock 控制台 部署 DeepSeek-R1,或通过 re:Post 提交反馈。通过 Serverless 架构 和全托管服务,开发者可专注于业务创新,无需担忧基础设施运维。

试用链接:
https://dev.amazoncloud.cn/experience/cloudlab?id=67bc1b7c8ea6eb2ae682bde3&visitfrom=kkkdsyunbozhu&sc_medium=owned&sc_campaign=cloudlab&sc_channel=kkkdsyunbozhu

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