隨著生成式 AI 應用日益受到關注，AWS 今日正式在 Amazon Bedrock Marketplace 與 Amazon SageMaker JumpStart 平台推出 DeepSeek-R1 系列模型，助力企業在構建 AI 應用時既能兼顧性能又節省成本。這一舉措標誌著企業在部署高效 AI 解決方案上迎來了嶄新的選擇。
從內部經驗到公開部署：AWS 的三大關鍵洞見
在近期的 AWS re:Invent 大會上，Amazon 執行長 Andy Jassy 分享了亞馬遜在內部構建近千項生成式 AI 應用過程中的寶貴經驗。從中總結出三個核心要點：
計算成本至關重要：隨著應用規模擴大，實現高性價比運算成為必需。
生成式 AI 的挑戰與難度：構建一個優秀的生成式 AI 系統充滿挑戰，需要不斷優化與調整。
多樣化模型策略：不同應用場景需要不同的模型，這證明了市場上無一款“萬能工具”能解決所有問題。
這些經驗不僅引導了 AWS 的產品選型，更成為推動 DeepSeek-R1 模型快速上線的關鍵驅動力。
DeepSeek：中國 AI 創新的新動力
中國 AI 初創公司 DeepSeek 近來大放異彩，其於 2024 年底發布的 DeepSeek-V3 為後續產品鋪平道路。隨後，在 2025 年初，DeepSeek 推出了涵蓋多種規模模型的 DeepSeek-R1 系列，包括具備 6710 億參數的 DeepSeek-R1-Zero 與多檔位（1.5 到 70 億參數）的 DeepSeek-R1-Distill 模型。據稱，這些模型在推理能力上有顯著提升，同時在價格上相較市場競爭者降低了 90-95%，為企業帶來極具吸引力的解決方案。
多元部署路徑：靈活適應各類業務需求
AWS 為企業提供了多種部署 DeepSeek-R1 模型的便捷途徑，具體包括：
1. Amazon Bedrock Marketplace
企業可通過 Bedrock Marketplace 輕鬆訂閱並部署 DeepSeek-R1 模型。使用者只需在 Bedrock 控制台中進入「基礎模型」目錄，搜尋並選擇 DeepSeek 模型，即可根據需求設定端點名稱、選擇實例數量及配置安全性等高級選項。Bedrock 還配備了 Guardrails 功能，可有效監控用戶輸入與模型輸出，提升應用安全性。
2. Amazon SageMaker JumpStart
借助 SageMaker JumpStart 平台，用戶能在 SageMaker Studio 或透過 Python SDK 快速部署 DeepSeek-R1 模型。該平台不僅提供簡易部署介面，還結合了 SageMaker Pipelines、Debugger 等工具，幫助企業在保障數據安全的前提下，實現模型的快速調整與優化。
3. Amazon Bedrock Custom Model Import
對於有自定義需求的用戶，AWS 提供了 Custom Model Import 功能，讓企業可無縫上傳並部署 DeepSeek-R1-Distill 模型。此方法省卻了傳統基礎架構管理的繁瑣，並保證在服務器無縫運行中享有企業級的安全與擴展性。
4. AWS Trainium 與 Inferentia 加持下的 Amazon EC2
若追求極致性價比，用戶亦可選擇在搭載 AWS Trainium 或 Inferentia 處理器的 EC2 實例上運行 DeepSeek-R1-Distill 模型。使用 AWS Deep Learning AMI，用戶能迅速部署多 GPU 或 CPU 實例，並透過 vLLM 等工具輕鬆完成大模型服務的上線。
強化安全性與持續創新
無論是透過 Bedrock 還是 SageMaker，AWS 都特別強調企業級的數據安全性與隱私保護。所有部署方案均支持虛擬私有雲（VPC）配置，並確保數據不外泄，模型亦不會因用戶數據而被自動調整。此外，透過 Amazon Bedrock Guardrails，用戶可自定義規則以過濾不當內容，進一步保障生成式 AI 應用的安全運行。
結語
DeepSeek-R1 系列模型的上線，不僅為企業提供了一種高效且靈活的生成式 AI 部署方案，更彰顯了 AWS 與全球 AI 創新力量的緊密結合。從 Amazon Bedrock Marketplace 到 SageMaker JumpStart，再到自定義模型上傳及 EC2 部署，多樣化的路徑讓不同規模、不同需求的企業都能找到最適合自己的解決方案。如今，這一全新模型已在美國東部（俄亥俄州）及美國西部（俄勒岡州）等區域正式上線，期待各界用戶踴躍試用並共同推動生成式 AI 技術的進一步普及與革新。
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