يوفر استخدام DeepSeek-R1 على AWS عدة فوائد ، خاصة عند نشرها من خلال صدمة Amazon Bedrock. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية:
1. النشر المدارة بالكامل ولا يعمل الخادم: توفر AWS Deepseek-R1 كنموذج بدون خادم مُدار بالكامل ، مما يسمح للمطورين بالتركيز على بناء التطبيقات دون القلق بشأن البنية التحتية الأساسية. هذا يبسط عملية النشر ويقلل من النفقات العامة التشغيلية ، مما يتيح الابتكار بشكل أسرع وقيمة الأعمال الملموسة [1] [4].
2. أمان ومراقبة على مستوى المؤسسات: من خلال الاستفادة من الأساس الأمازون ، يمكن للمستخدمين الوصول إلى ميزات الأمان والمراقبة والتحكم في التكاليف. هذه الميزات ضرورية لنشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع مع الحفاظ على التحكم الكامل على البيانات [1] [3].
3. كفاءة التكلفة: Deepseek-R1 أكثر فعالية من حيث التكلفة مقارنة بالنماذج الأخرى مثل Openai's O1. تقدر النفقات التشغيلية بحوالي 15 ٪ إلى 50 ٪ من ما ينفقه المستخدمون عادة على نماذج مماثلة ، مما يجعلها خيارًا جذابًا للشركات الناشئة والمؤسسات ذات الميزانيات المحدودة [5].
4. إمكانيات التفكير المتقدم: يتفوق Deepseek-R1 في المهام التي تتطلب الاستدلال المنطقي ، وسلسلة التفكير ، واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. إنه بارع بشكل خاص في حل الرياضيات المعقدة وتوليد رمز متطور ، وذلك بفضل بنية التعلم المعززة [5] [8].
5. قابلية التوسع والكفاءة: يستخدم النموذج مزيجًا من بنية الخبراء (MOE) ، مما يسمح لها بتنشيط 37 مليار فقط من أصل 671 مليار معلمة لكل تمريرة للأمام. يضمن هذا النهج قابلية التوسع دون زيادة كبيرة في التكاليف الحسابية ، مما يجعل تكنولوجيا المعلومات فعالة لتكنولوجيا المعلومات في مجال النشر على نطاق واسع [5] [9].
6. المرونة والتخصيص: يتوفر Deepseek-R1 ضمن ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، مما يسمح للمطورين بفحص النموذج وتعديله ودمجه في أنظمة خاصة. بالإضافة إلى ذلك ، تتوفر الإصدارات المقطرة من النموذج لخيارات النشر الأكثر كفاءة [5] [9].
7. التكامل مع خدمات AWS: يمكن دمج Deepseek-R1 مع خدمات AWS الأخرى مثل Sagemaker ، مما يوفر الوصول إلى البنية التحتية القابلة للتطوير وقدرات نموذج اللغة عالية الجودة. يدعم هذا التكامل مختلف مهام سير العمل ، بما في ذلك مهام التفكير المنطقي وتفسير البيانات [9].
8. ضمانات قوية: يوصي AWS باستخدام الدرابزينات الأساس Amazon مع Deepseek-R1 لإضافة حماية قوية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه الدرابزينات المعلومات الحساسة لتصفية المعلومات والضوابط الأمنية القابلة للتخصيص ، والتي تعد ذات قيمة خاصة في البيئات الخاضعة للتنظيم [3] [4].
بشكل عام ، يوفر استخدام Deepseek-R1 على AWS مزيجًا قويًا من إمكانيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ، وكفاءة التكلفة ، وميزات الأمن القوية ، مما يجعلها خيارًا جذابًا للمطورين والمؤسسات التي تسعى إلى الاستفادة من AI للمهام المعقدة.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-against-openais-o1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-epeeepseek-r1-as-ly-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[4] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-fefer-deepseek-s-as-lay-dary-serverless-model.aspx
[5] https://fireworks.ai/blog/deepeek-r1-deepdive
[6] https://www.cvpcorp.com/blog/exploring-the-safe-use-of-deepseek
[7] https://www.youtube.com/watch؟v=w3fbsyfevz4
[8] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepeek-r1/modelcard
[9)
[10] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-y-dary-genaged-generally-avable