AWSでDeepSeek-R1を使用すると、特にAmazon Bedrockを介して展開する場合、いくつかの利点があります。主な利点のいくつかは次のとおりです。
1.完全に管理されたサーバーレスの展開：AWSは、DeepSeek-R1を完全に管理されたサーバーレスモデルとして提供し、開発者が基礎となるインフラストラクチャを心配することなくアプリケーションの構築に集中できるようにします。これにより、展開プロセスが簡素化され、運用上のオーバーヘッドが削減され、より速いイノベーションと具体的なビジネス価値が可能になります[1] [4]。
2。エンタープライズグレードのセキュリティと監視：Amazon Bedrockを活用することにより、ユーザーはエンタープライズグレードのセキュリティ、監視、およびコスト制御機能にアクセスできます。これらの機能は、データを完全に制御しながら、責任を持ってAIを責任を持って展開するために重要です[1] [3]。
3.コスト効率：DeepSeek-R1は、OpenaiのO1などの他のモデルと比較して、より費用対効果が高くなります。運用費用は、ユーザーが通常同様のモデルに費やすものの約15％〜50％であると推定されているため、予算が限られているスタートアップや組織にとって魅力的なオプションとなっています[5]。
4.高度な推論機能：Deepseek-R1は、論理的推論、考え方の推論、およびリアルタイムの意思決定を必要とするタスクに優れています。その強化学習ベースのアーキテクチャのおかげで、複雑な数学を解決し、洗練されたコードを生成することに特に熟達しています[5] [8]。
5.スケーラビリティと効率：モデルは、専門家(MOE)アーキテクチャの混合物を使用しているため、前方パスごとに6710億パラメーターのうち370億個のパラメーターをアクティブにすることができます。このアプローチにより、計算コストが大幅に増加することなくスケーラビリティが保証され、大規模な展開にはリソース効率が高くなります[5] [9]。
6。柔軟性とカスタマイズ：DeepSeek-R1はMITライセンスの下で利用でき、開発者はモデルを独自のシステムに検査、変更、統合できます。さらに、モデルの蒸留バージョンは、より効率的な展開オプション[5] [9]に利用できます。
7. AWSサービスとの統合：DeepSeek-R1は、Sagemakerなどの他のAWSサービスと統合でき、スケーラブルなインフラストラクチャや高品質の言語モデル機能へのアクセスを提供できます。この統合は、論理的推論やデータ解釈タスクなど、さまざまなワークフローをサポートしています[9]。
8。堅牢な保護手段：AWSは、deepseek-r1を備えたAmazon bedrock Guardrailsを使用して、生成AIアプリケーションに堅牢な保護を追加することをお勧めします。これらのガードレールには、機密情報フィルタリングとカスタマイズ可能なセキュリティ制御が含まれます。これらは、規制された環境で特に価値があります[3] [4]。
全体として、AWSでDeepSeek-R1を使用すると、高度なAI機能、コスト効率、堅牢なセキュリティ機能の強力な組み合わせが提供され、複雑なタスクにAIを活用しようとする開発者や組織にとって魅力的な選択肢となります。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-fuly-manage--mazon-bedrock/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-deepseek-r1-as- fuld-fuly-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[4] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-of-deepseek-r1-as-fuly-managed-serverless-model.aspx
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-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/deepseek-r1/modelcard
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[10] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fuly-managed-generally-abaible