亚马逊AWS官方博客
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DeepSeek-R1 模型现已在 AWS 上可用
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原文中文，约5400字，阅读约需13分钟。
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内容提要
在AWS re:Invent大会上，亚马逊CEO Andy Jassy分享了公司在开发近1000个生成式人工智能应用的经验，强调了计算成本、应用难度和模型多样性的重要性。同时，DeepSeek推出的高性价比模型在AWS平台上可用，支持多种部署方式，助力客户实现人工智能创新。
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关键要点
- 亚马逊CEO Andy Jassy分享了开发近1000个生成式人工智能应用的经验。
- 计算成本、应用难度和模型多样性是影响人工智能实施的三个关键因素。
- Amazon提供广泛的模型库，帮助客户选择符合需求的功能。
- 中国AI初创企业DeepSeek推出高性价比的生成式人工智能模型，成本低90%-95%。
- DeepSeek-R1模型可在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI中部署。
- Amazon Bedrock市场提供100多种基础模型，用户可轻松发现和部署模型。
- Amazon SageMaker JumpStart提供快速部署机器学习解决方案的功能。
- 用户可以通过Amazon Bedrock自定义模型导入功能部署DeepSeek-R1-Distill模型。
- AWS Trainium和AWS Inferentia提供高性价比的深度学习部署选项。
- DeepSeek-R1模型现已在多个平台正式发布，用户可立即试用。
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延伸问答
DeepSeek-R1模型的主要特点是什么？
DeepSeek-R1模型具有6710亿参数，成本低90%-95%，并通过创新训练技术实现了出色的推理能力。
如何在AWS上部署DeepSeek-R1模型？
用户可以通过Amazon Bedrock市场、Amazon SageMaker JumpStart或使用自定义模型导入功能在AWS上部署DeepSeek-R1模型。
AWS re:Invent大会上提到的人工智能实施的关键因素有哪些？
计算成本、应用难度和模型多样性是影响人工智能实施的三个关键因素。
DeepSeek模型与同类模型相比有什么优势？
DeepSeek模型的成本低90%-95%，并且在推理能力上表现突出，适合高性价比需求。
Amazon SageMaker JumpStart的功能是什么？
Amazon SageMaker JumpStart提供基础模型、内置算法和预构建的机器学习解决方案，便于快速部署。
DeepSeek-R1模型的安全性如何保障？
DeepSeek-R1模型可以与Amazon Bedrock的防护机制集成，以评估用户输入和模型输出，确保安全性。
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