AWS Bedrock全托管接入国产大模型DeepSeek-R1[内涵免费使用DeepSeek-R1满血版]

已于 2025-03-18 14:07:23 修改
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分类专栏： Amazon Web Services (AWS) 文章标签： aws 云计算 DeepSeek 白嫖 亚马逊云科技
于 2025-03-13 09:24:41 首次发布
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国产大模型DeepSeek-R1全面登陆AWS Bedrock：企业级生成式AI的新标杆

本文作者: 封磊

Eclicktech SA | AWS Community Builder DevTool | AWS UGL | 亚马逊云科技云博主

阿里云&InfoQ&优快云签约作者

一、技术突破：全托管服务正式上线

北京时间2025年3月11日，亚马逊云科技宣布国产大模型DeepSeek-R1正式成为首个在Amazon Bedrock平台提供全托管服务的中文大语言模型。此次升级标志着中国AI技术在全球云服务市场取得里程碑式突破，主要升级亮点包括：

• Serverless无服务器架构：自动扩缩容能力支持突发流量处理

• 跨区域推理服务：覆盖美东、美西三大核心区域

• 安全防护体系：集成Bedrock原生Guardrails防护系统

• 企业级SLA保障：承诺99.9%的服务可用性

据官方披露，自1月30日通过Marketplace开放测试以来，已有数千家跨国企业完成模型部署，覆盖金融分析、智能编程、科研辅助等场景。

二、技术特性解析

1. 核心能力矩阵

能力维度 技术表现行业应用场景
复杂推理支持多步骤数学问题求解金融风险评估
代码生成 30秒生成完整Python模块软件开发自动化
多语言理解中英混合文本处理准确率98.7%跨国技术文档翻译
长上下文处理128k tokens上下文窗口法律合同分析

2. 安全架构升级

• 数据主权保障：所有输入/输出数据加密存储，不与第三方共享

• 合规性认证：通过GDPR、HIPAA等50+项国际认证

• 智能防护系统：

• 敏感信息实时脱敏（身份证/银行卡识别准确率99.3%）

• 有害内容过滤误报率<0.2%

• 支持行业定制黑名单（金融/医疗等）

三、企业部署全景图

1. 三步接入指南

1. 权限开通：通过Bedrock控制台申请模型访问权限

2. 环境配置：选择us-west-2等推荐区域获得最优延迟

3. 防护设置：配置Guardrails定义内容安全策略

2. 典型应用场景

• 智能投研：30秒完成百页财报核心数据提取

• 教育科技：按课程标准生成带解题步骤的习题集

• 医疗辅助：科研文献摘要与知识关联挖掘

• 跨国协作：技术文档实时中英互译系统

四、行业影响与生态发展

本次合作开创了“中国智造+全球云服务”的新范式：

• 开发者生态：MIT协议开放商业级二次开发权限

• 区域扩展计划：2025年Q2覆盖亚太/欧洲10个新区

• 行业解决方案：ISV合作伙伴已推出20+垂直领域套件

亚马逊云科技承诺，年内将推出支持128k上下文实时流式处理的增强版本，进一步降低大模型应用门槛。

试用链接：

https://dev.amazoncloud.cn/experience/cloudlab?id=67bc1b7c8ea6eb2ae682bde3&visitfrom=kkkdsyunbozhu&sc_medium=owned&sc_campaign=cloudlab&sc_channel=kkkdsyunbozhu

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DeepSeek大模型一体机：本地私有化部署完全解析，建议收藏！！！
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“DeepSeek大模型一体机行业深度：驱动因素、行业现状、产业链及相关公司深度梳理”。私有化部署凭借物理隔离、数据闭环、自主管控、定制服务等特征，正成为政企部署 AI 大模型的主流选择。DeepSeek 的技术创新显著降低了私有化部署的模型和算力门槛，有望解决政企落地 AI 应用的部分痛点难点问题，进一步推动政企私有化部署需求提升。 私有化部署方案的选型考虑包括模型参数、运行参数、算力硬件、配套生态及软件栈支持等。私有化部署方案的选型考虑和部署流程颇为复杂，大模型一体机应运而生。
完全托管的DeepSeek-R1模型正式登陆Amazon Bedrock：安全部署与使用指南
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DeepSeek-R1模型已在Amazon Bedrock平台正式上线，支持通过Bedrock Marketplace和自定义模型导入功能调用。该模型凭借其强大的安全机制与推理能力，已服务数千家企业客户。亚马逊云科技近期新增无服务器（Serverless）解决方案，进一步简化了模型部署流程。本文将详细介绍如何在Amazon Bedrock中安全使用DeepSeek-R1模型，并提供实践指南。
满血DeepSeek-R1新选择！DeepSeek-R1全托管版本正式登陆 Amazon Bedrock
因果律的博客
03-11 1302
1 月 30 日起，DeepSeek-R1 模型已在 Amazon Bedrock 上部署，如今全面可用，AWS 是首个将其作为全面管理、普遍可用模型的云服务提供商。该模型具备强大推理、编码和自然语言理解能力，可应用于多种场景。在使用时，需关注数据隐私、输出偏差等问题，可结合 Amazon Bedrock Guardrails 和模型评估功能增强保护。文中还介绍了在 Amazon Bedrock 上使用 DeepSeek-R1 模型的步骤，如模型授权、交互测试、API 集成等，同时展示了使用示例及启用 Gu
实战指南 | 通过 Amazon Bedrock 快速接入 DeepSeek-R1 大模型
AI从业者的专栏
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print("\n\n生成完成，耗时%.2fs" % event['messageStop']['metrics']['latencyMs']/1000)"content": [{"text": "用Python实现快速排序算法，添加代码注释"}]print(f"角色: {event['messageStart']['role']}")• 登录 [Bedrock控制台](https://aws.amazon.com/bedrock/)| CallCount | >5000次/分钟 | 5分钟 |
AWS Bedrock 正式接入 DeepSeek-R1 模型：安全托管的生成式 AI 解决方案
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亚马逊云科技（AWS）于 2024 年 1 月 30 日 宣布，DeepSeek-R1 模型 正式通过 Amazon Bedrock 平台提供服务，用户可通过 Bedrock Marketplace 或自定义模型导入功能使用该模型。用户可使用 Bedrock 内置的 自动评估（预定义指标：准确性、鲁棒性）或 人工评估（自定义指标：品牌一致性、风格）功能，快速对比 DeepSeek-R1 与其他模型的性能，选择最优方案。DeepSeek-R1，其安全防护机制与全面的 AI 部署工具获得广泛认可。
AWS Bedrock + DeepSeek-R1：开启企业级 AI 开发的新篇章
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上传领域数据训练专属模型，保留全托管优势，这使得企业能够根据自身业务需求定制模型，提高模型的准确性和适用性。
手把手教你在 Amazon Bedrock 上部署 DeepSeek-R1 大模型
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deepseek-r1 训练模型
02-06
### 关于 DeepSeek-R1 模型训练的方法、教程及参数配置 #### 使用 AWS SageMaker 进行 DeepSeek-R1 模型训练 为了有效训练 DeepSeek-R1 模型，可以借助 AWS SageMaker 的强大功能来实现这一目标。SageMaker 提供了一个集成环境用于构建、训练和部署机器学习模型。 #### 准备工作 确保已设置好 AWS 账户并安装了必要的 SDK 和库文件。创建一个新的 Jupyter Notebook 实例，在其中编写 Python 代码来进行数据预处理、定义模型架构以及启动训练作业。 ```python import sagemaker from sagemaker import get_execution_role role = get_execution_role() session = sagemaker.Session() bucket = 'your-s3-bucket-name' # 替换成自己的 S3 存储桶名称 prefix = 'sagemaker/DeepSeek-R1' ``` #### 数据准备 将训练所需的数据集上传到 Amazon S3 上指定位置，并告知 SageMaker 训练实例从何处获取这些数据： ```python data_location = session.upload_data(path='path/to/training/data', bucket=bucket, key_prefix=prefix+'/input') output_location = f's3://{bucket}/{prefix}/output' print(f'Data uploaded to {data_location}') print(f'Model artifacts will be stored at: {output_location}') ``` #### 定义 Estimator 及超参数设定 对于像 DeepSeek-R1 这样的大型语言模型来说，合理地调整超参数至关重要。下面是一个简单的例子展示如何初始化一个 estimator 来加载预训练版本的 DeepSeek-R1-Distilled-Llama-8B 模型，并对其进行微调操作[^2]。 ```python from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel hyperparameters={ "model_name_or_path": "DeepSeek-R1-Distilled-Llama-8B", "task": "text-classification", # 或者其他任务类型如"text-generation" "max_steps": 500, "per_device_train_batch_size": 8, } huggingface_model = HuggingFaceModel( entry_point="train.py", # 自定义脚本路径 source_dir="./code", # 包含自定义脚本和其他依赖项目录 hyperparameters=hyperparameters, role=role, transformers_version="4.6", pytorch_version="1.7", instance_count=1, instance_type="ml.p3.2xlarge" # GPU 加速器建议使用 p3.x 大小以上的实例 ) estimator = huggingface_model.sagemaker_session.estimator_for_training(hyperparameters) ``` #### 启动训练作业 一旦完成了上述准备工作之后就可以提交训练请求给 SageMaker 并等待完成: ```python estimator.fit({'training': data_location}, logs=True) ``` 当训练完成后，可以在 `output_location` 中找到保存下来的模型权重以及其他输出文件。 ---
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