近日，亚马逊云科技官方宣布，DeepSeek-R1模型已在AWS平台上正式上线，这一消息引起了业界广泛关注。
回顾不久前的AWS re:Invent大会，亚马逊首席执行官Andy Jassy分享了公司在部署近1000个生成式AI应用过程中的宝贵经验。他指出了三个核心观察结果，这些观察结果深刻影响了亚马逊在企业AI实施上的策略。首先，随着生成式AI应用规模的不断扩大，计算成本的控制变得至关重要，用户对性价比的追求愈发强烈。其次，构建一个真正出色的生成式AI应用其实相当具有挑战性。最后，当给予开发者充分的自由去选择他们想要构建的项目时，所使用的模型呈现出多样化的趋势。这并不意外，因为历史一再证明，没有一种工具能够独步天下。
Jassy强调，亚马逊提供的广泛且深入的模型库，使客户能够根据自身独特需求，选择最合适的精确功能。AWS持续关注客户需求和技术发展趋势，不断扩展其精选模型库，将具有潜力的新模型与行业内成熟的热门模型相结合。这种高性能和差异化模型产品的持续扩充，助力客户始终保持在AI创新的最前沿。
提到AI创新，不得不提中国的人工智能初创公司DeepSeek。DeepSeek在2024年12月推出了DeepSeek-V3模型，紧接着在2025年1月20日，又发布了DeepSeek-R1、拥有6710亿参数的DeepSeek-R1-Zero以及参数范围在157亿至700亿的DeepSeek-R1-Distill模型。仅仅一周后，他们又增添了基于视觉的Janus-Pro-7B模型。这些模型不仅公开可用，而且据报道，其成本比同类模型低90%-95%，极具性价比。
DeepSeek表示，他们的模型在推理能力上表现突出，这得益于强化学习等创新训练技术的应用。现在，用户可以在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI平台上轻松部署DeepSeek-R1模型。Amazon Bedrock特别适合希望通过API快速集成预训练基础模型的团队，而Amazon SageMaker AI则更适合需要高级定制、训练和部署，并能访问底层基础设施的组织。用户还可以通过AWS Trainium和AWS Inferentia，在Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)或Amazon SageMaker AI上以经济高效的方式部署DeepSeek-R1-Distill模型。
借助AWS平台，用户可以利用DeepSeek-R1模型构建、测试和负责任地扩展其生成式AI创意，而无需投入大量基础设施投资。同时，通过构建专为安全性而设计的AWS服务，用户可以自信地推动生成式AI创新。为了确保生成式AI应用的安全性，强烈建议用户将DeepSeek-R1模型的部署与Amazon Bedrock Guardrails集成，该功能对Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI的客户均开放。
目前，用户有多种方式在AWS上部署DeepSeek-R1模型。包括通过Amazon Bedrock Marketplace部署DeepSeek-R1模型，利用Amazon SageMaker JumpStart部署DeepSeek-R1模型，通过Amazon Bedrock Custom Model Import导入DeepSeek-R1-Distill模型，以及在Amazon EC2 Trn1实例上部署DeepSeek-R1-Distill模型。
