DeepSeek-R1 精簡版模型新功能　現已支援 Amazon Bedrock Custom Model Import

Amazon Bedrock Custom Model Import 提供了一個強大的平台，讓用戶可以將自訂模型與現有的基礎模型（Foundation Models, FMs）結合使用，並透過單一的無伺服器（Serverless）API 進行管理。DeepSeek-R1-Distill 模型現已支援透過該功能匯入與部署，讓企業能夠以更低成本、更高效能的方式使用生成式 AI 模型。本文將介紹如何在 Amazon Bedrock 上匯入與使用這些精簡版模型。

什麼是 DeepSeek-R1-Distill 模型？

DeepSeek-R1-Distill 是由原始 DeepSeek-R1 模型（6710 億參數） 經過模型蒸餾（Model Distillation）技術訓練而來的精簡版模型，參數範圍從 15 億到 700 億不等。

模型蒸餾的原理與優勢

蒸餾過程透過讓較小的模型學習模仿更大模型的行為與推理模式，實現高效能與低成本的推理：

• 教師模型（Teacher Model）：原始 DeepSeek-R1 模型作為教師模型，對學生模型進行指導。
• 學生模型（Student Model）：較小的 DeepSeek-R1-Distill 模型模仿教師模型的行為，並針對推理能力進行最佳化。
• 效能與成本平衡：精簡版模型能在保留教師模型推理能力的同時，大幅減少資源需求，適合多樣化的生產環境。

這些模型能夠提供接近完整 DeepSeek-R1 模型的推理準確性，但運行成本更低、更高效。

Amazon Bedrock 自訂模型匯入的優勢

Amazon Bedrock Custom Model Import 提供了以下核心功能：

1. 無伺服器架構 (Serverless)：
   無需管理基礎設施，用戶可以直接在完全托管的無伺服器環境中部署模型，節省運維成本與時間。
2. 統一 API：
   所有模型（包括自訂模型與現有基礎模型）均可透過單一 API 存取，簡化了生成式 AI 的集成與管理流程。
3. 企業級安全與擴展性：
   模型部署在 AWS 提供的企業級安全環境中，並支援按需擴展，適合不同規模的業務需求。

相關文章:

【F1 x AWS】數據改寫一級方程式賽車　AWS 助攻 2024 賽季成史上最激烈

Amazon Bedrock SLA 保障再升級　DeepSeek-R1 全託管無伺服器模型正式加入

AWS 成為首個提供 DeepSeek-R1 作為全面託管模型的雲服務供應商

如何使用 Amazon Bedrock 匯入 DeepSeek-R1-Distill 模型

借助 Amazon Bedrock 的自訂模型匯入功能，用戶可以輕鬆將 DeepSeek-R1-Distill 模型部署到生產環境。以下是具體操作步驟：

步驟 1：儲存模型檔案

將下載的 DeepSeek-R1-Distill 模型檔案儲存到以下任一位置：

• Amazon S3 儲存桶
• Amazon SageMaker 模型註冊表（Model Registry）

步驟 2：在 Amazon Bedrock 中匯入模型

1. 進入 Amazon Bedrock 主控台
   登入 Amazon Bedrock 主控台。
2. 選擇「已匯入模型 (Imported Models)
   」
   在左側導航菜單中，於 Foundation Models 下點擊 Imported Models。
3. 點擊「匯入模型 (Import Model)」
   • 模型名稱：為模型指定一個唯一名稱。
   • S3 儲存桶路徑：配置模型檔案存放的完整路徑。
   • 服務存取角色（Service Access Role）：建立或選擇一個 IAM 角色，賦予模型匯入所需的存取權限。
4. 啟動匯入流程

點擊 Import Model 開始匯入，過程通常需要 5–20 分鐘 完成。

測試與最佳化：使用 Bedrock Playground

匯入完成後，用戶可透過 Amazon Bedrock Playground 測試模型回應並微調參數：

1. 進入 Bedrock Playground
   在「已匯入模型」頁面中，選擇 DeepSeek-R1-Distill 模型，點擊 Open in Playground。
2. 測試模型回應
   • 輸入測試問題，例如：「How to configure Amazon VPC？」
   • 點擊 Run，DeepSeek-R1-Distill 模型將進行推理並生成回答。
3. 調整模型參數
   根據需求自訂模型的推理參數（如回應長度、溫度等），進一步最佳化結果。

DeepSeek-R1-Distill 模型的應用場景

DeepSeek-R1-Distill 模型作為原始模型的精簡版，廣泛適用於以下場景：

1. 文本生成與編輯：
   用於內容建立、文章編輯或生成結構化文件。
2. 邏輯推理與數據分析：
   處理複雜的業務查詢，生成精確的分析結論。
3. 代碼生成：
   幫助開發者自動補全代碼片段或生成特定功能模塊。

Amazon Bedrock Custom Model Import 為用戶提供了一個靈活、高效的平台來匯入和部署自訂模型。DeepSeek-R1-Distill 模型的加入進一步降低了生成式 AI 的使用門檻，讓企業能以更低成本實現高效的 AI 應用。

立即存取 Amazon Bedrock 或 Amazon SageMaker 開始使用 DeepSeek-R1-Distill

相關文章:

【F1 x AWS】數據改寫一級方程式賽車　AWS 助攻 2024 賽季成史上最激烈

Amazon Bedrock SLA 保障再升級　DeepSeek-R1 全託管無伺服器模型正式加入

AWS 成為首個提供 DeepSeek-R1 作為全面託管模型的雲服務供應商