随着生成式 AI 技术的快速发展，如何高效、低成本地部署和运行这些强大的模型成为了企业和开发者面临的重要挑战。DeepSeek-R1，作为一款突破性的生成式 AI 基础模型，不仅具备强大的推理能力，还在性能和资源使用方面表现出色。借助 Amazon Web Services（AWS） 的强大云平台，用户可以通过灵活的部署方式，无缝集成 DeepSeek-R1，为各种行业的 AI 应用提供支持。本文将详细介绍如何在 AWS 上高效利用 DeepSeek-R1 模型，帮助您在生成式 AI 领域取得更大突破。
DeepSeek-R1 简介
DeepSeek-R1 是一种先进的生成式 AI 模型，它通过将强化学习与混合专家架构相结合，提供高效的推理和处理能力，且成本低廉。该模型不仅能在资源消耗上保持低调，还能保留强大的数学和编程能力，非常适合需要高效计算的场景。
本文将深入探讨如何在 AWS 环境中高效利用 DeepSeek-R1 模型变体，借助全球 AWS 专家的资源和实际代码示例来实现最佳应用。
无服务器推理：使用 Amazon Bedrock Custom Model Import
DeepSeek-R1 推出了与 Llama Grouped Query Attention（GQA）架构兼容的精简版本，包括 8B 和 70B 参数模型（DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 和 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B）。通过导出模型权重并使用 Amazon Bedrock Custom Model Import，用户可以在 AWS 上进行无服务器推理，并且可以利用 Bedrock 的统一 API 和先进工具（如 Guardrails）来确保 AI 的责任性和安全性。特别是，通过这种方式部署的模型将按推理量计费，模型的成本效益显著。例如，8B 模型需要 2 个模型单元，而 70B 模型则需要 8 个单元。导入过程最多需要 30 分钟，并且冷启动延迟为 10 秒。
在 CPU 上进行实时推理：利用 AWS Graviton 和 Amazon SageMaker
通过量化方法，DeepSeek-R1 可以无需 GPU，在基于 CPU 的实例上进行高效的实时推理。此过程支持使用如 LLama.cpp 的框架来兼容 CPU 推理。通过选择适合的量化方式（例如 4 位或 5 位量化），可以获得最佳的速度和准确度。
AWS 提供了众多优化后的开源量化版本，包括来自 LMStudio 和 Unsloth 等社区发布的模型版本，帮助用户更加便捷地部署 DeepSeek-R1。
GPU 上的实时推理：Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock Marketplace
对于更高端的使用场景，AWS 还支持通过 Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock Marketplace 在 GPU 实例上进行 DeepSeek-R1 模型的部署。通过 Bedrock Marketplace，用户可以轻松地在云端部署 671B 参数的 DeepSeek-R1 模型，仅需几步操作即可完成。推荐的实例配置如 p5e.48xlarge，适用于大规模模型推理。
AWS Trainium 上的实时推理
AWS Trainium 是专门为生成式 AI 工作负载优化的 AI 计算芯片。使用 AWS Neuron SDK，DeepSeek-R1 可以在 Trainium 实例上实现高效推理。尽管支持一些流行的推理优化库，如 vLLM，但 Trainium 仍在不断优化，以提供更好的推理效率和灵活性，特别是对于大规模 AI 任务。
扩展推理能力：Ray on EKS 和 Amazon EKS Auto Mode
如果您希望在推理基础设施上获得更大的灵活性和控制权，可以选择 Amazon EKS Auto Mode 或使用 Ray on EKS 来扩展 DeepSeek-R1 的推理能力。这些 Kubernetes 工具可以帮助您灵活管理和扩展 AI 工作负载，自动化计算、存储和网络的管理。
Hugging Face 部署与微调
DeepSeek-R1 已在 Hugging Face 上发布，并与 AWS 深度集成，使开发者能够在 AWS 平台上方便地部署和微调 DeepSeek 模型。通过 Hugging Face Text Generation Inference（TGI），开发者可以快速将其生成式 AI 应用部署到云端，并利用 Hugging Face 强大的社区支持和资源。
微调：在 Amazon SageMaker 上进行高效微调
由于 DeepSeek-R1 的高效性，它是进行微调的理想选择。AWS 提供了如 PyTorch FSDP 和 QLoRa 等流行库，帮助用户在 Amazon SageMaker 上高效执行微调，定制模型以满足特定的任务需求。
总结
DeepSeek-R1 模型凭借其在 AI 推理和计算上的出色性能，已经在生成式 AI 领域引发了广泛关注。AWS 的强大基础设施为 DeepSeek-R1 提供了灵活、低成本的部署和推理方案，无论是通过 Amazon Bedrock 还是 Amazon SageMaker，都能帮助开发者充分发挥其潜力，创建高效的生成式 AI 应用。
对于需要处理大规模 AI 任务的用户，建议从 DeepSeek-R1 精简版（如 8B 或 70B 参数模型）开始评估，根据实际需求逐步扩展到更大规模的 671B 参数模型。
