亞馬遜云科技為開發者提供了眾多免費云產品。想深入體驗基于 Amazon Bedrock 部署 DeepSeek-R1 大模型，可以訪問 亞馬遜云科技

在當今的科技領域，生成式 AI 無疑是最受矚目的焦點之一。亞馬遜云科技作為云計算行業的領軍者，一直致力于為用戶提供最先進的 AI 解決方案。

最近，亞馬遜云科技宣布與中國AI初創公司 DeepSeek 達成合作，將其研發的 DeepSeek-R1 系列模型引入亞馬遜云科技 平臺。這一舉措不僅為企業帶來了更豐富的模型選擇，還為生成式 AI 的大規模應用提供了強大動力。

一、DeepSeek-R1模型的技術突破

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（一）卓越的性能表現

DeepSeek-R1 模型是一系列高性能的生成式 AI 模型，其參數規模從 1.5B 到 671B 不等。其中，671B 參數的 DeepSeek-R1-Zero 模型在性能上達到了新的高度。與傳統模型相比，在推理能力和響應速度方面都有顯著提升。

在處理復雜的邏輯推理任務時，DeepSeek-R1-Zero 能夠快速給出準確的答案，大大提高了工作效率。

（二）獨特的訓練方法

DeepSeek團隊在模型訓練過程中采用了一系列創新技術。其中，強化學習技術的應用尤為突出。通過強化學習，模型能夠不斷優化自身的輸出，使其更符合用戶的需求。此外，混合精度訓練技術也被廣泛應用，這不僅提高了訓練速度，還降低了訓練成本。

（三）豐富的模型生態

DeepSeek-R1 系列模型不僅包括基礎的文本生成模型，還涵蓋了視覺模型等多個領域。Janus - Pro7B 視覺模型能夠實現圖像理解和生成等功能。這種多元化的模型生態，為企業提供了更全面的 AI 解決方案。

二、亞馬遜云科技平臺上的部署與優化

（一）靈活的部署方式

亞馬遜云科技為用戶提供了多種部署 DeepSeek-R1 模型的方式，以滿足不同用戶的需求。

1. Amazon Bedrock：這是一個全托管的無服務器平臺，用戶無需擔心底層基礎設施的管理問題。通過 Bedrock，用戶可以快速集成預訓練的基礎模型，實現快速部署和上線。

在查看包括模型功能和實施指南在內的模型詳細信息頁面后，您可以通過提供端點名稱、選擇實例數量和選擇實例類型來直接部署模型。

2. Amazon SageMaker AI：對于需要進行高級定制和訓練的用戶來說，SageMaker AI 是一個理想的選擇。它提供了強大的工具和框架，支持用戶進行模型的微調、訓練和部署。
   可以選擇模型并選擇部署以使用默認設置創建端點。當端點處于InService狀態時，您可以通過向其端點發送請求來進行推理。

3. Amazon Trainium 和Amazon Inferentia：這兩款專用芯片為模型的推理和訓練提供了更高的性能和更低的成本。用戶可以利用 Amazon EC2 或 SageMaker AI，在這些芯片上高效地部署 DeepSeek-R1-Distill 模型。

轉到并使用名為Amazon EC2 控制臺 Deep Learning AMI Neuron啟動trn1.32xlargeEC2 實例。

（二）模型優化策略

為了進一步提高模型的性能和效率，亞馬遜云科技采取了一系列優化策略。

1. 模型蒸餾技術：通過將大型模型的知識遷移到小型模型中，實現了模型的輕量化。這樣不僅降低了模型的存儲和計算需求，還提高了推理速度。
2. 硬件加速：Amazon Trainium和Inferentia芯片針對深度學習任務進行了專門優化，能夠顯著提高模型的推理和訓練速度。例如，在使用 Amazon Trainium 芯片時，模型的推理速度可以提升數倍。
3. 自動擴展與負載均衡：亞馬遜云科技的自動擴展和負載均衡功能能夠確保模型在高負載情況下依然保持穩定和高效。當請求量增加時，系統會自動擴展資源，以滿足需求；當請求量減少時，資源會自動縮減，從而降低成本。