Naudojant „Deepseek-R1“ AWS, siūlo keletą privalumų, ypač kai jie yra dislokuoti per „Amazon Bedrock“. Čia yra keletas pagrindinių pranašumų:
1. Visiškai valdomas ir be serverio diegimas: AWS pateikia „Deepseeek-R1“ kaip visiškai valdomą be serverio modelį, leidžiantį kūrėjams sutelkti dėmesį į programų kūrimą, nesijaudindamas dėl pagrindinės infrastruktūros. Tai supaprastina diegimo procesą ir sumažina veiklos pridėtines išlaidas, įgalindamas greitesnes naujoves ir apčiuopiamą verslo vertę [1] [4].
2. Įmonių lygio saugumas ir stebėjimas: Pasinaudodami „Amazon“ pagrindu, vartotojai gauna prieigą prie įmonės lygio saugumo, stebėjimo ir išlaidų kontrolės funkcijų. Šios savybės yra labai svarbios norint atsakingai diegti AI mastu, išlaikant visišką duomenų valdymą [1] [3].
3. Ekonominis efektyvumas: „Deepseek-R1“ yra ekonomiškesnis, palyginti su kitais modeliais, tokiais kaip „Openai“ O1. Manoma, kad veiklos išlaidos sudaro apie 15–50% to, ką vartotojai paprastai išleidžia panašiems modeliams, todėl tai yra patraukli galimybė pradedantiesiems ir organizacijoms, turinčioms ribotą biudžetą [5].
4. Pažangios samprotavimo galimybės: „Deepseek-R1“ puikiai atlieka užduotis, kurioms reikia loginių išvadų, minimalių grandinės samprotavimų ir sprendimų realiojo laiko priėmimo realiojo laiko. Tai ypač įgudo išspręsti sudėtingą matematiką ir generuoti sudėtingą kodą dėl jo sustiprinimo mokymosi pagrįstos architektūros [5] [8].
5. Mastelio keitimas ir efektyvumas: Modelyje naudojamas ekspertų (MOE) architektūros mišinys, kuris leidžia jam suaktyvinti tik 37 milijardus iš 671 milijardo parametrų vienam į priekį. Šis metodas užtikrina mastelį, žymiai nepadidinant skaičiavimo išlaidų, todėl jis yra efektyvus ištekliams didelio masto diegimui [5] [9].
6. Lankstumas ir pritaikymas: „Deepseek-R1“ galima rasti pagal MIT licenciją, leidžiančią kūrėjams apžiūrėti, modifikuoti ir integruoti modelį į patentuotas sistemas. Be to, norint efektyviau diegti parinktis, yra distiliuotos modelio versijos [5] [9].
7. Integracija į AWS paslaugas: „Deepseek-R1“ gali būti integruota su kitomis AWS paslaugomis, tokiomis kaip „Sagemaker“, suteikianti prieigą prie keičiamo mastelio infrastruktūros ir aukštos kokybės kalbos modelio galimybių. Ši integracija palaiko įvairias darbo eigas, įskaitant loginius samprotavimus ir duomenų aiškinimo užduotis [9].
8. Tvirtos apsaugos priemonės: AWS rekomenduoja naudoti „Amazon“ pagrindų apsauginius turėklus su „Deepseeek-R1“, kad būtų galima pridėti tvirtą apsaugą generacinėms AI programoms. Šie apsauginiai turėklai apima neskelbtiną informacijos filtravimą ir pritaikomus saugos valdiklius, kurie yra ypač vertingi reguliuojamoje aplinkoje [3] [4].
Apskritai, naudojant „Deepseek-R1“ AWS, siūlo galingą pažangių AI galimybių, ekonomiškumo ir tvirtų saugumo funkcijų derinį, todėl tai yra patrauklus pasirinkimas kūrėjams ir organizacijoms, norinčioms panaudoti AI dėl sudėtingų užduočių.
Citatos:
[1] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ulpulshageed-amazon-bedrock/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-oveview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-hofers-deepseek-r1-Ss- Fullage-Managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[4] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ffer-se-deepseek-r1-as-ainage-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/depall-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[10] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ulpuls-langeage-generally-avleable