AWS 上線 DeepSeek-R1 系列模型:企業生成式 AI 的新突破

更新於 發佈於 閱讀時間約 5 分鐘
AWS & DeepSeek

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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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