Использование DeepSeek-R1 на AWS предлагает несколько преимуществ, особенно при развертывании через Amazon Bedrock. Вот некоторые из ключевых преимуществ:
1. Полностью управляемое и без серверного развертывания: AWS предоставляет DeepSeek-R1 как полностью управляемую модель без сервера, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании приложений, не беспокоясь о базовой инфраструктуре. Это упрощает процесс развертывания и уменьшает эксплуатационные накладные расходы, обеспечивая более быстрое инновации и ощутимую ценность бизнеса [1] [4].
2. Безопасность и мониторинг корпоративного класса: используя Amazon Bedrock, пользователи получают доступ к функциям безопасности, мониторинга и контроля затрат. Эти функции имеют решающее значение для ответственного развертывания ИИ в масштабе при сохранении полного контроля над данными [1] [3].
3. Эффективность затрат: DeepSeek-R1 более рентабельно по сравнению с другими моделями, такими как Oper's O1. Операционные расходы, по оценкам, составляют около 15% -50% от того, что пользователи обычно тратят на аналогичные модели, что делает его привлекательным вариантом для стартапов и организаций с ограниченным бюджетом [5].
4. Усовершенствованные возможности рассуждений: Deepseek-R1 превосходит задачи, требующие логического вывода, рассуждения о цепочке мыслей и принятия решений в реальном времени. Он особенно искусен в решении сложной математики и создании сложного кода благодаря своей архитектуре, основанной на подкреплении, [5] [5] [8].
5. Масштабируемость и эффективность: модель использует смесь архитектуры экспертов (MOE), которая позволяет активировать только 37 миллиардов из 671 миллиарда параметров за проход вперед. Этот подход обеспечивает масштабируемость без значительного увеличения вычислительных затрат, что делает его ресурсным эффективным для крупномасштабных развертываний [5] [9].
6. Гибкость и настройка: DeepSeek-R1 доступен по лицензии MIT, позволяя разработчикам осматривать, изменять и интегрировать модель в запатентованные системы. Кроме того, дистиллированные версии модели доступны для более эффективных вариантов развертывания [5] [9].
7. Интеграция с услугами AWS: DeepSeek-R1 может быть интегрирована с другими услугами AWS, такими как SageMaker, обеспечивая доступ к масштабируемой инфраструктуре и высококачественной языковой модели. Эта интеграция поддерживает различные рабочие процессы, включая логические рассуждения и задачи интерпретации данных [9].
8. Надежные гарантии: AWS рекомендует использовать Guardrails Amazon Bedrock с DeepSeek-R1, чтобы добавить надежную защиту для генеративных применений ИИ. Эти ограждения включают конфиденциальную информационную фильтрацию и настраиваемые элементы управления безопасности, которые особенно ценны в регулируемых средах [3] [4].
В целом, использование DeepSeek-R1 на AWS предлагает мощное сочетание расширенных возможностей ИИ, экономической эффективности и надежных функций безопасности, что делает его привлекательным выбором для разработчиков и организаций, стремящихся использовать ИИ для сложных задач.
Цитаты:
[1] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-fly-managed-amazon-bedrock/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/awsfers-deepseek-r1-as-fly-manered-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[4] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-manerated-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-distillidal-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-infere-container/
[10] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fally- Managed Generally-adailable