Amazon Web Services (AWS) 再次擴展其生成式人工智能方案，正式引入中國初創公司 DeepSeek 的最新 AI 模型 DeepSeek-R1 系列，現已可在 AWS Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 上部署。
DeepSeek-R1：生成式 AI 的新里程碑
DeepSeek-R1 系列模型於 2025 年 1 月 20 日發佈，包括 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero，具備高達 6710 億參數 (671B)，並推出多款經過蒸餾的小型化模型（DeepSeek-R1-Distill），參數規模從 15 億 (15B)到 700 億 (700B)不等。這些模型以其卓越的推理能力而聞名，得益於創新的強化學習（RL）訓練技術，能夠以更低的成本提供媲美 OpenAI 和其他商業模型的性能。
DeepSeek-R1 的核心亮點：
- 強化學習突破：DeepSeek-R1-Zero 是首個完全基於強化學習而非監督微調（SFT）訓練的模型，實現了自我驗證（self-verification）及長鏈推理（long chain-of-thought, CoT）能力。
- 多樣化用途：無論是數學推理、代碼生成還是通用推理，DeepSeek-R1 都在多項基準測試中表現卓越，甚至超越了許多行業領先模型。
- 高性價比與靈活性：DeepSeek 模型的成本僅為同類商業模型的 5–10%，適合需要有效控制開支的企業。
AWS Bedrock 與 SageMaker AI：靈活部署 DeepSeek-R1
AWS 提供了多種方式來部署 DeepSeek-R1 模型，滿足不同類型用戶的需求：
1. Amazon Bedrock Marketplace
AWS Bedrock 是一個無需管理基礎設施 (Serverless)的服務，DeepSeek-R1 模型現已上架 Bedrock Marketplace，用戶可直接透過 API 快速整合至應用程式中。
- 簡單便捷：用戶只需在 Bedrock 控制台中選擇 DeepSeek-R1，配置端點名稱與實例類型，即可部署模型。
- 安全可靠：透過 Bedrock Guardrails 等工具，用戶可以過濾不良內容，保證生成式 AI 的安全性與合規性。
- 即時測試：用戶可使用 Bedrock Playground 測試模型輸出，最佳化提示語設計，從而獲得最佳效果。
2. 深度蒸餾模型的靈活選擇
DeepSeek-R1-Distill 模型（基於 Llama 和 Qwen 訓練）現已支援透過 Amazon Bedrock Custom Model Import 功能進行部署。這些模型結合了大模型的卓越推理能力與小模型的高效性，適合需要更低延遲和更高性價比的應用場景。同時，這些蒸餾模型為客戶提供了更多選擇，尤其是那些對成本和性能需求敏感、不需要大模型的企業用戶，能以更經濟的方式滿足實際業務需求。
無論是大型模型還是小型蒸餾模型，DeepSeek-R1 系列均能根據客戶的不同需求靈活部署，幫助企業在生成式 AI 中找到最合適的解決方案。
3. Amazon SageMaker JumpStart
SageMaker JumpStart 是 AWS 的機器學習中心，用戶可以快速部署 DeepSeek-R1 至 SageMaker 平台。
- 高級自訂：除了快速部署，SageMaker 還支援進一步的模型微調與性能監控，適合有特定需求的企業。
- 全面整合：SageMaker 提供的工具如 Pipelines 和 Debugger，可幫助用戶更好地分析模型表現並進行營運控制。
4. AWS Trainium 和 Inferentia 的高性價比部署
使用 AWS 的 Trainium 和 Inferentia 晶片，用戶可以在 Amazon EC2 上運行 DeepSeek-R1-Distill 模型，進一步降低運行成本，同時保持高性能。
企業應用的理想選擇
DeepSeek-R1 系列模型的引入，為希望探索生成式 AI 應用的企業帶來了更多選擇。無論是快速測試創新點子，還是大規模推動生成式 AI 解決方案落地，AWS 提供的全方位工具和 DeepSeek-R1 的強大性能，都能助您輕鬆實現目標。
如欲了解更多有關 DeepSeek-R1 模型的資訊及部署方式，請瀏覽 AWS 官方網站 或 Amazon Bedrock 頁面。
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