AWS에서 DeepSeek-R1을 사용하면 특히 Amazon Bedrock을 통해 배포 될 때 몇 가지 이점이 있습니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.
1. 완전 관리 및 서버리스 배포 : AWS는 DeepSeek-R1을 완전히 관리되는 서버리스 모델로 제공하여 개발자가 기본 인프라에 대해 걱정하지 않고 응용 프로그램을 구축하는 데 집중할 수 있습니다. 이것은 배포 프로세스를 단순화하고 운영 오버 헤드를 줄여 더 빠른 혁신과 실질적인 비즈니스 가치를 가능하게합니다 [1] [4].
2. 엔터프라이즈 등급 보안 및 모니터링 : Amazon Bedrock을 활용하여 사용자는 엔터프라이즈 등급 보안, 모니터링 및 비용 제어 기능에 액세스 할 수 있습니다. 이러한 기능은 데이터에 대한 완전한 제어를 유지하면서 책임감있게 AI를 책임감있게 배포하는 데 중요합니다 [1] [3].
3. 비용 효율성 : DeepSeek-R1은 OpenAI의 O1과 같은 다른 모델에 비해 비용 효율적입니다. 운영 비용은 사용자가 일반적으로 유사한 모델에 소비하는 것의 약 15% -50%로 추정되므로 예산이 한정된 신생 기업 및 조직에 매력적인 옵션이됩니다 [5].
4. 고급 추론 능력 : DeepSeek-R1은 논리적 추론, 생각한 추론 체인 및 실시간 의사 결정이 필요한 작업에서 탁월합니다. 강화 학습 기반 아키텍처 덕분에 복잡한 수학을 해결하고 정교한 코드를 생성하는 데 특히 능숙합니다 [5] [8].
5. 확장 성과 효율성 :이 모델은 MOE (Mixture)를 사용하여 전방 패스 당 6710 억 파라미터 중 37 억을 활성화 할 수 있습니다. 이 접근법은 계산 비용을 크게 증가시키지 않으면 서 확장 성을 보장하여 대규모 배치에 대한 리소스 효율적입니다 [5] [9].
6. 유연성 및 사용자 정의 : DeepSeek-R1은 MIT 라이센스에 따라 사용할 수 있으므로 개발자가 모델을 독점 시스템에 검사, 수정 및 통합 할 수 있습니다. 또한 모델의 증류 버전은보다 효율적인 배포 옵션을 위해 사용할 수 있습니다 [5] [9].
7. AWS 서비스와의 통합 : DeepSeek-R1은 Sagemaker와 같은 다른 AWS 서비스와 통합되어 확장 가능한 인프라 및 고품질 언어 모델 기능에 대한 액세스를 제공 할 수 있습니다. 이 통합은 논리적 추론 및 데이터 해석 작업을 포함한 다양한 워크 플로를 지원합니다 [9].
8. 강력한 보호 조치 : AWS는 DeepSeek-R1과 함께 Amazon Bedrock Guardrails를 사용하여 생성 AI 응용 프로그램에 대한 강력한 보호 기능을 추가하는 것이 좋습니다. 이 가드 레일에는 민감한 정보 필터링 및 사용자 정의 가능한 보안 제어가 포함되어 있으며, 이는 규제 환경에서 특히 가치가 있습니다 [3] [4].
전반적으로 AWS에서 DeepSeek-R1을 사용하면 고급 AI 기능, 비용 효율성 및 강력한 보안 기능의 강력한 조합을 제공하므로 복잡한 작업을 위해 AI를 활용하려는 개발자 및 조직에 매력적인 선택이됩니다.
인용 :
[1] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ly-managed-amazon-bedrock/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-ranks-against-openais-o1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws- offers-deepseek-r1-as-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-manged-serverless-model-guardrails.aspx
[4] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to--ofeek-r1-s-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-serverless-model.aspx
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://www.cvpcorp.com/blog/exploring-the-safe-o-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-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[10] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-generally-available