Menggunakan Deepseek-R1 di AWS menawarkan beberapa manfaat, terutama ketika digunakan melalui Amazon Bedrock. Berikut adalah beberapa keuntungan utama:
1. Penyebaran yang sepenuhnya dikelola dan tanpa server: AWS menyediakan Deepseek-R1 sebagai model tanpa server yang dikelola sepenuhnya, yang memungkinkan pengembang untuk fokus membangun aplikasi tanpa khawatir tentang infrastruktur yang mendasarinya. Ini menyederhanakan proses penyebaran dan mengurangi overhead operasional, memungkinkan inovasi yang lebih cepat dan nilai bisnis berwujud [1] [4].
2. Keamanan dan Pemantauan Kelas Enterprise: Dengan memanfaatkan Amazon Bedrock, pengguna mendapatkan akses ke fitur keamanan, pemantauan, dan pengendalian biaya tingkat perusahaan. Fitur -fitur ini sangat penting untuk menggunakan AI secara bertanggung jawab pada skala sambil mempertahankan kontrol penuh atas data [1] [3].
3. Efisiensi Biaya: Deepseek-R1 lebih hemat biaya dibandingkan dengan model lain seperti Openai's O1. Biaya operasional diperkirakan sekitar 15% -50% dari apa yang biasanya dibelanjakan pengguna untuk model serupa, menjadikannya pilihan yang menarik untuk startup dan organisasi dengan anggaran terbatas [5].
4. Kemampuan penalaran lanjutan: Deepseek-R1 unggul dalam tugas yang membutuhkan inferensi logis, penalaran rantai, dan pengambilan keputusan waktu nyata. Ini sangat mahir dalam memecahkan matematika yang kompleks dan menghasilkan kode canggih, berkat arsitektur berbasis pembelajaran penguatannya [5] [8].
5. Skalabilitas dan Efisiensi: Model ini menggunakan arsitektur campuran ahli (MOE), yang memungkinkannya untuk mengaktifkan hanya 37 miliar dari 671 miliar parameter per pass maju. Pendekatan ini memastikan skalabilitas tanpa secara signifikan meningkatkan biaya komputasi, menjadikannya efisien sumber daya untuk penyebaran skala besar [5] [9].
6. Fleksibilitas dan Kustomisasi: Deepseek-R1 tersedia di bawah lisensi MIT, memungkinkan pengembang untuk memeriksa, memodifikasi, dan mengintegrasikan model ke dalam sistem kepemilikan. Selain itu, versi suling dari model tersedia untuk opsi penyebaran yang lebih efisien [5] [9].
7. Integrasi dengan Layanan AWS: Deepseek-R1 dapat diintegrasikan dengan layanan AWS lainnya seperti Sagemaker, menyediakan akses ke infrastruktur yang dapat diskalakan dan kemampuan model bahasa berkualitas tinggi. Integrasi ini mendukung berbagai alur kerja, termasuk penalaran logis dan tugas interpretasi data [9].
8. Perlindungan yang kuat: AWS merekomendasikan penggunaan pagar pagar Amazon Bedrock dengan Deepseek-R1 untuk menambah perlindungan yang kuat untuk aplikasi AI generatif. Pagar ini mencakup penyaringan informasi sensitif dan kontrol keamanan yang dapat disesuaikan, yang sangat berharga di lingkungan yang diatur [3] [4].
Secara keseluruhan, menggunakan Deepseek-R1 di AWS menawarkan kombinasi yang kuat dari kemampuan AI canggih, efisiensi biaya, dan fitur keamanan yang kuat, menjadikannya pilihan yang menarik bagi pengembang dan organisasi yang ingin memanfaatkan AI untuk tugas-tugas kompleks.
Kutipan:
[1] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-fulent-anMaged-amazon-bedrock/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-oveview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3.
[4] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-after-deepseek-r1-as-fulent-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-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-grarge-model-fontainer/
[10] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fly-managed-generally-vailable