อะไรคือประโยชน์ของการใช้ Deepseek-R1 ใน AWS

1. การปรับใช้ที่ได้รับการจัดการอย่างเต็มที่และไม่ได้ใช้เซิร์ฟเวอร์: AWS ให้ Deepseek-R1 เป็นแบบจำลองที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ทำให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างแอปพลิเคชันโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน สิ่งนี้ทำให้กระบวนการปรับใช้ง่ายขึ้นและลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานทำให้นวัตกรรมเร็วขึ้นและมูลค่าทางธุรกิจที่จับต้องได้ [1] [4]

2. ความปลอดภัยและการตรวจสอบระดับองค์กร: ด้วยการใช้ประโยชน์จากอเมซอนบดร็อคผู้ใช้จะได้รับการเข้าถึงการรักษาความปลอดภัยระดับองค์กรการตรวจสอบและคุณสมบัติการควบคุมต้นทุน คุณสมบัติเหล่านี้มีความสำคัญสำหรับการปรับใช้ AI อย่างรับผิดชอบในระดับในขณะที่ยังคงควบคุมข้อมูลที่สมบูรณ์ [1] [3]

3. ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: Deepseek-R1 นั้นคุ้มค่ากว่าเมื่อเทียบกับรุ่นอื่น ๆ เช่น OpenAI OPE ของ OpenAI ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานคาดว่าจะอยู่ที่ประมาณ 15% -50% ของสิ่งที่ผู้ใช้ใช้จ่ายกับรุ่นที่คล้ายกันทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการเริ่มต้นและองค์กรที่มีงบประมาณ จำกัด [5]

4. ความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูง: Deepseek-R1 เก่งในงานที่ต้องมีการอนุมานเชิงตรรกะการให้เหตุผลที่ใช้ความคิดและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ มันเชี่ยวชาญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและสร้างรหัสที่ซับซ้อนด้วยสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ที่ได้รับการเสริมแรง [5] [8]

5. ความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ: โมเดลใช้ส่วนผสมของสถาปัตยกรรมผู้เชี่ยวชาญ (MOE) ซึ่งช่วยให้สามารถเปิดใช้งานได้เพียง 37 พันล้านพารามิเตอร์จาก 671 พันล้านพารามิเตอร์ต่อการส่งต่อ วิธีการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความยืดหยุ่นโดยไม่เพิ่มค่าใช้จ่ายในการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญทำให้ประหยัดทรัพยากรสำหรับการปรับใช้ขนาดใหญ่ [5] [9]

6. ความยืดหยุ่นและการปรับแต่ง: Deepseek-R1 มีให้ภายใต้ใบอนุญาต MIT ช่วยให้นักพัฒนาสามารถตรวจสอบแก้ไขและรวมโมเดลเข้ากับระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์ นอกจากนี้รุ่นกลั่นนั้นมีให้สำหรับตัวเลือกการปรับใช้ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น [5] [9]

7. การรวมเข้ากับบริการ AWS: Deepseek-R1 สามารถรวมเข้ากับบริการ AWS อื่น ๆ เช่น Sagemaker ให้การเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้และความสามารถของรูปแบบภาษาคุณภาพสูง การรวมนี้สนับสนุนเวิร์กโฟลว์ต่าง ๆ รวมถึงการใช้เหตุผลเชิงตรรกะและงานตีความข้อมูล [9]

8. การป้องกันที่แข็งแกร่ง: AWS แนะนำให้ใช้ bedrock bedrock ของ Amazon กับ Deepseek-R1 เพื่อเพิ่มการป้องกันที่แข็งแกร่งสำหรับแอปพลิเคชัน AI แบบกำเนิด รั้วเหล่านี้รวมถึงการกรองข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและการควบคุมความปลอดภัยที่ปรับแต่งได้ซึ่งมีค่าเป็นพิเศษในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม [3] [4]

โดยรวมแล้วการใช้ Deepseek-R1 บน AWS นำเสนอการผสมผสานที่ทรงพลังของความสามารถ AI ขั้นสูงประสิทธิภาพต้นทุนและคุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่แข็งแกร่งทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาและองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI สำหรับงานที่ซับซ้อน

การอ้างอิง:
[1] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-fuly-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-fers-deepseek-r1-as-managed-serverless-model-recommends-uardrails.aspx
[4] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-as-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-large-model-inference-container/
[10] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fuly-managed-generally-available