DeepSEEK-R1 izmantošana AWS piedāvā vairākas priekšrocības, it īpaši, ja to izvieto caur Amazon pamatiežu. Šeit ir dažas no galvenajām priekšrocībām:
1. Pilnībā pārvaldīta un bez servera izvietošana: AWS nodrošina DeepSEEK-R1 kā pilnībā pārvaldītu bez servera modeli, ļaujot izstrādātājiem koncentrēties uz lietojumprogrammu veidošanu, neuztraucoties par pamatā esošo infrastruktūru. Tas vienkāršo izvietošanas procesu un samazina operatīvo pieskaitu, nodrošinot ātrāku jauninājumus un taustāmu biznesa vērtību [1] [4].
2. Uzņēmuma līmeņa drošība un uzraudzība: izmantojot Amazon pamatiežu, lietotāji piekļūst uzņēmuma līmeņa drošībai, uzraudzībai un izmaksu kontroles funkcijām. Šīs funkcijas ir izšķirošas, lai AI atbildīgi izvietotu mērogā, vienlaikus saglabājot pilnīgu kontroli pār datiem [1] [3].
3. Izmaksu efektivitāte: DeepSEEK-R1 ir rentablāks salīdzinājumā ar citiem modeļiem, piemēram, Openai O1. Tiek lēsts, ka darbības izdevumi ir aptuveni 15% -50% no tā, ko lietotāji parasti tērē līdzīgiem modeļiem, padarot to par pievilcīgu iespēju jaunizveidotiem uzņēmumiem un organizācijām ar ierobežotu budžetu [5].
4. Papildu spriešanas iespējas: DeepSEEK-R1 izceļas ar uzdevumiem, kuriem ir nepieciešami loģiski secinājumi, domu ķēdes argumentācija un reālā laika lēmumu pieņemšana. Tas ir īpaši lietpratīgs sarežģītas matemātikas risināšanā un sarežģīta koda ģenerēšanā, pateicoties tās pastiprināšanas mācībām balstītajai arhitektūrai [5] [8].
5. Mērogojamība un efektivitāte: modelī tiek izmantots ekspertu (MOE) arhitektūras sajaukums, kas ļauj tai aktivizēt tikai 37 miljardus no 671 miljarda parametru vienā uz priekšu. Šī pieeja nodrošina mērogojamību, ievērojami palielinot skaitļošanas izmaksas, padarot to par resursiem efektīvu liela mēroga izvietošanai [5] [9].
6. Elastība un pielāgošana: DeepSEEK-R1 ir pieejams saskaņā ar MIT licenci, ļaujot izstrādātājiem pārbaudīt, modificēt un integrēt modeli patentētās sistēmās. Turklāt efektīvākām izvietošanas iespējām ir pieejamas modeļa destilētas versijas [5] [9].
7. Integrācija ar AWS pakalpojumiem: DeepSEEK-R1 var integrēt ar citiem AWS pakalpojumiem, piemēram, Sagemaker, nodrošinot piekļuvi mērogojamai infrastruktūrai un augstas kvalitātes valodas modeļa iespējām. Šī integrācija atbalsta dažādas darbplūsmas, ieskaitot loģisko spriešanu un datu interpretācijas uzdevumus [9].
8. Izturīgi aizsardzības pasākumi: AWS iesaka izmantot Amazon Bedrock aizsargmargas ar DeepSEEK-R1, lai pievienotu stabilu aizsardzību ģeneratīvām AI lietojumprogrammām. Šajās aizsargmargās ietilpst sensitīva informācijas filtrēšana un pielāgojama drošības kontrole, kas ir īpaši vērtīga regulētā vidē [3] [4].
Kopumā DeepSEEK-R1 izmantošana AWS piedāvā spēcīgu progresīvu AI iespēju, izmaksu efektivitātes un spēcīgu drošības funkciju kombināciju, padarot to par pievilcīgu izvēli izstrādātājiem un organizācijām, kas vēlas piesaistīt AI sarežģītiem uzdevumiem.
Atsauces:
[1] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-Uly-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/aws-offers-depseek-r1-as-asty-managed-serverless-model-recomds-guardrails.aspx
.
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://www.cvpcorp.com/blog/exploring-the-safe-use-of-deepsek
[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-depseek-r1-distille-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[10] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-depseek-r1