企业部署DeepSeek模型不再难：亚马逊云科技来帮忙，亚马逊云科技：企业部署DeepSeek模型的得力助手

亚马逊云科技针对DeepSeek - R1模型推出多种部署方式，包括在Amazon Bedrock Marketplace、Amazon SageMaker Jumpstart等平台的部署方式。还介绍了DeepSeek推出的一系列模型，如2024年12月的DeepSeek - V3模型，2025年1月20日的DeepSeek - R1等模型以及1月27日的Janus - Pro - 7B模型且均开源，其成本效益较高。同时阐述了企业端部署模型面临的诸多问题，而亚马逊云科技旨在解决企业在部署和使用模型中的工程化问题。最后以DeepSeek为例，说明其不同型号的模型情况以及亚马逊云科技在部署方面的优势。

2月7日传来消息，亚马逊云科技针对DeepSeek - R1模型，精心推出了多种不同的模型部署方式。其中一种方式是在Amazon Bedrock Marketplace中进行部署，这一平台为企业提供了一个便捷的部署环境。另外，也可以选择在Amazon SageMaker Jumpstart中部署该模型。除此之外，还能够通过Amazon Bedrock自定义导入功能或者Amazon EC2 Trn1实例来部署DeepSeek - R1 - Distill系列模型。这样一来，企业就能够在自己所熟悉的亚马逊云科技环境之中，轻松地将该系列模型进行部署，大大提高了部署的便利性和效率。

DeepSeek在模型研发方面成果颇丰。在2024年12月推出了DeepSeek - V3模型之后，于2025年1月20日又相继发布了多个令人瞩目的模型。其中，DeepSeek - R1和DeepSeek - R1 - Zero这两个模型的参数规模达到了惊人的6710亿，而DeepSeek - R1 - Distill系列模型的参数范围则覆盖了15亿至700亿。在2025年1月27日，DeepSeek再次推出新的成果，即基于视觉的Janus - Pro - 7B模型。值得一提的是，这些模型全部都是开源的。而且，据官方宣称，与同类模型相比，该系列模型的成本效益要高出90% - 95%。官方还表示，这些模型通过强化学习等创新性的训练方法，在推理能力方面展现出了非常显著的优势。

企业端在部署模型的时候，面临着诸多的挑战和问题。与普通用户端不同，企业端首先需要投入价格不菲的硬件设施，这是一笔不小的开支。其次，需要提供稳定可靠的API，以确保模型能够正常运行并且与其他系统进行有效的交互。再者，还需要构建面向用户端的应用并且实施托管，这涉及到应用的开发、部署和维护等多个环节。另外，还需要进行高阶的针对企业私有数据的定制优化，以满足企业的特殊需求。除此之外，数据和模型的安全问题也是必须要考虑的重要因素，任何数据泄露或者模型被攻击的情况都可能给企业带来严重的损失。

亚马逊云科技希望能够在企业部署和使用模型的过程中，帮助企业解决这些工程化的问题。这些问题涵盖了成本方面，要确保企业在部署和使用模型时的成本是可控的；性能方面，要保证模型能够高效运行，满足企业的业务需求；能否针对私有数据进行定制优化，这关系到企业数据的价值挖掘；够不够安全，这是企业数据和业务稳定运行的重要保障；以及不同尺寸的模型和日益增长的各种智能体的复杂调度等问题，这涉及到模型管理和资源分配等多方面的挑战。

（图示为在Amazon SageMaker Jumpstart中部署DeepSeek模型）

以DeepSeek为例，其公开的模型包含了多种不同的型号，例如V3和R1等。其中R1又有不同的尺寸规模，就像DeepSeek - R1 - Distill系列模型，其参数范围是15亿至700亿，而R1和R1 - Zero的参数规模则达到了6710亿。如果要完整地部署R1模型，从而实现完美的推理和响应效果，就需要像Amazon EC2 P5e这种性能级别的硬件以及与之配套的便捷工具。

谈到亚马逊云科技在这方面的优势，主要体现在以下几个方面。首先是云端本身所具有的优势，与本地部署相比较而言，云端部署具有更高的灵活性，并且更易于进行扩展。其次是多样化的模型选择优势，企业能够根据不同的场景，灵活地选择不同成本、性能以及响应速度的模型，以满足自身的业务需求。最后是模型从原型走向企业化生产环境时必须要考虑的一系列重要功能，亚马逊云科技在这些方面能够为企业提供有力的支持。（定西）

本文总结了亚马逊云科技针对DeepSeek - R1模型的多种部署方式，介绍了DeepSeek推出的一系列模型及其优势，分析了企业端部署模型面临的诸多挑战，阐述了亚马逊云科技为解决企业部署和使用模型中的工程化问题所做的努力以及自身在企业部署模型方面的优势。