Використання DeepSeek-R1 на AWS пропонує кілька переваг, особливо при розгортанні через Amazon Bedrock. Ось деякі з ключових переваг:
1. Повністю кероване та без сервера розгортання: AWS забезпечує DeepSeek-R1 як повністю керовану модель без серверів, що дозволяє розробникам зосереджуватися на створенні додатків, не турбуючись про основну інфраструктуру. Це спрощує процес розгортання та зменшує експлуатаційні накладні витрати, що дозволяє швидше інновації та відчутну цінність бізнесу [1] [4].
2. Безпека та моніторинг підприємств: Використовуючи Amazon Bedrock, користувачі отримують доступ до функцій безпеки, моніторингу та контролю за витратами. Ці функції мають вирішальне значення для розгортання AI відповідально в масштабі, зберігаючи повний контроль над даними [1] [3].
3. Ефективність витрат: DeepSeek-R1 є більш економічним порівняно з іншими моделями, такими як O1 Openai. Оперативні витрати оцінюються приблизно в 15% -50% від того, що користувачі зазвичай витрачають на подібні моделі, що робить його привабливим варіантом для стартапів та організацій з обмеженими бюджетами [5].
. Особливо вміло вирішити складну математику та генеруючи складний код, завдяки архітектурі, заснованої на підсилюванні [5] [8].
5. Масштабованість та ефективність: Модель використовує суміш архітектури експертів (МОЕ), яка дозволяє їй активувати лише 37 мільярдів із 671 мільярдів параметрів наперед. Цей підхід забезпечує масштабованість без значного збільшення обчислювальних витрат, що робить її ефективною для масштабних розгортань [5] [9].
6. Гнучкість та налаштування: DeepSeek-R1 доступний за ліцензією MIT, що дозволяє розробникам перевіряти, змінювати та інтегрувати модель у власні системи. Крім того, дистильовані версії моделі доступні для більш ефективних варіантів розгортання [5] [9].
7. Інтеграція з послугами AWS: DeepSeek-R1 може бути інтегрована з іншими послугами AWS, такими як SageMaker, забезпечуючи доступ до масштабованої інфраструктури та високоякісних можливостей мовної моделі. Ця інтеграція підтримує різні робочі процеси, включаючи завдання логічних міркувань та інтерпретації даних [9].
8. Надійні гарантії: AWS рекомендує використовувати Guardrails Amazon BedRock з DeepSeek-R1 для додавання надійного захисту для генеративних програм AI. Ці огородження включають конфіденційну фільтрування інформації та налаштування контролю безпеки, які особливо цінні в регульованих умовах [3] [4].
Загалом, використання DeepSeek-R1 на AWS пропонує потужне поєднання розширених можливостей AI, ефективності витрат та надійних функцій безпеки, що робить його привабливим вибором для розробників та організацій, які прагнуть використовувати AI для складних завдань.
Цитати:
[1] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-tly-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-ffers-deepseek-r1-as-sly-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[4] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-toffer-deepkeek-r1-as-asly-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-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[10] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-tly-managed-generally-avable