AWS 上線 DeepSeek-R1 系列模型：企業生成式 AI 的新突破

更新於 2025/02/26發佈於 2025/02/25閱讀時間約 6 分鐘

AWS & DeepSeek

近期，AWS 正式在 Amazon Bedrock Marketplace 與 Amazon SageMaker JumpStart 平台推出全新的 DeepSeek-R1 系列模型，為企業在生成式 AI 部署上帶來了更高的效能與成本優化方案。

企業級 AI 部署的新見解

在最近的 AWS re:Invent 大會上，Amazon 執行長 Andy Jassy 分享了亞馬遜內部應用近千項生成式 AI 解決方案的寶貴經驗。他強調，隨著生成式 AI 應用規模不斷擴大，三大關鍵因素必不可少：

運算成本：隨著規模擴展，追求高性價比的運算資源變得尤為重要。
技術難度：打造一個優質的生成式 AI 應用需要克服重重技術挑戰。
模型多樣性：不同業務需求下，靈活選擇適合的模型至關重要，沒有一款單一模型能適應所有場景。

這些觀察不僅指引了 AWS 的產品策略，也為新模型的上線奠定了堅實基礎。

DeepSeek：中國 AI 初創的新力量

來自中國的 AI 初創公司 DeepSeek，自 2024 年底推出 DeepSeek-V3 以來，一直持續創新。2025 年初，DeepSeek 接連發布了 DeepSeek-R1 系列，包括擁有 6710 億參數的 DeepSeek-R1-Zero 以及多種規模的 DeepSeek-R1-Distill 模型。這些模型不僅在推理表現上突出，據悉在成本上也比市面上同類產品低 90-95%，為企業用戶提供了更具吸引力的選擇。

多重部署方案靈活應對各類需求

AWS 為使用者提供了多種部署 DeepSeek-R1 模型的方式，滿足不同應用場景的需求：

Amazon Bedrock Marketplace
使用者可透過統一的模型目錄輕鬆訂閱並部署 DeepSeek-R1 模型。平台支持自定義端點、配置安全設置及高級網路選項，同時內建 Guardrails 功能，可過濾不當輸入和輸出，確保應用安全穩定。
Amazon SageMaker JumpStart
對於追求快速上手及高度自定義的企業，用戶可以通過 SageMaker Studio 或 API 方式迅速部署 DeepSeek-R1 模型。平台還結合了各種監控、調試工具，便於在生產環境中持續優化模型表現。
Amazon Bedrock Custom Model Import
此方案允許企業上傳自定義的 DeepSeek-R1-Distill 模型，免除繁瑣的基礎架構管理，並享有 AWS 提供的企業級安全與彈性擴展能力。
AWS Trainium 與 Inferentia 加持的 Amazon EC2 部署
對於追求極致性價比的應用場景，企業可以在搭載 AWS Trainium 或 Inferentia 處理器的 EC2 實例上運行 DeepSeek-R1-Distill 模型，透過專用深度學習 AMI 快速啟動大規模運算任務。

強化安全，驅動創新未來

無論是選用 Bedrock 或 SageMaker 平台，AWS 都將安全性與數據隱私作為首要考量。透過虛擬私有雲（VPC）配置和先進的 Guardrails 功能，用戶能夠在確保數據不外泄的前提下，安心進行生成式 AI 的實驗與部署。

結語

隨著 DeepSeek-R1 系列模型正式上線，AWS 為企業帶來了從模型選擇、部署到安全管理的一站式解決方案。這不僅降低了企業創新 AI 應用的門檻，更為業界未來的生成式 AI 應用提供了充足的技術支撐。企業用戶如今可以在美國東部與西部等主要區域，通過 AWS 平台探索這一全新技術，從而在數位轉型的浪潮中搶得先機。

資料來源: https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/

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