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Amazon Bedrock 是AWS 提供的完全託管的生成式AI 服務，讓企業可以無縫整合多個大模型，包括國產領先的大模型DeepSeek。透過Bedrock，開發者可以快速呼叫DeepSeek API，創建智慧應用，無需管理底層基礎架構。 本指南將介紹如何在Amazon Bedrock 中使用DeepSeek，協助企業有效運用AI 進行文字產生、智慧客服、數據分析等應用。

隨著AI技術的快速發展，大模型正成為企業智慧化升級的重要引擎。從Amazon Nova、DeepSeek-R1到Claude 3.7 Sonnet，各類高效能模型層出不窮。 Amazon Bedrock作為亞馬遜雲端科技推出的完全託管服務，整合了超過100種自研及第三方模型，包括近期廣受關注的DeepSeek-R1，為企業提供了豐富的AI選項。 然而，面對如此多的模型，開發者如何選擇最適合自身業務需求的方案？為了解決這個難題，亞馬遜雲端科技推出了「大模型選型實戰」實驗，透過Amazon Bedrock的強大整合能力和靈活的模型管理功能，幫助開發者科學評估、精準匹配最適合的模型。

在網路快速發展的背景下，使用者生成內容（UGC）激增，社群媒體、電商和影片平台上湧現大量文字、圖片、影片等資訊。然而，其中可能包含不當或違法內容，影響平台形象和使用者體驗。因此，高效、準確的內容審核至關重要。 傳統人工審核成本高、效率低，且易受主觀因素影響，難以應付多模態、多語言的審核需求。生成式AI 技術提供了新的解決方案，依託大語言模型和多模態模型，可自動、有效率地辨識違規內容，優化審核流程。 本文將探討如何利用Amazon Bedrock 提供的生成式AI 模型進行文字審核，並從準確率、延遲、成本等方面評估DeepSeek、Nova、Claude 3.x 等模型的表現，幫助使用者選擇最優方案。

在智慧轉型的浪潮中，企業和開發者面對大量高效能大模型的選擇，從Amazon Nova Pro、DeepSeek-R1 到Claude 3.7 Sonnet，Amazon Bedrock 現已整合100+ 自研及第三方基礎模型，為生成式AI 應用的建構提供豐富的技術選項。其中，近期上線的DeepSeek-R1 備受矚目。

隨著生成式AI 技術的快速發展，企業對於AI 在內容產生、自動化流程、資料分析等方面的應用需求不斷成長。作為全球領先的雲端運算服務供應商，亞馬遜雲端科技（AWS）提供了一整套完善的生成式AI 解決方案，協助企業有效率且安全地建構AI 應用。本文將圍繞AWS 在生成式AI 領域的實踐，探討如何運用Amazon Bedrock、Amazon SageMaker 和其他AI 相關服務，打造以企業為導向的智慧化應用。

DeepSeek 作為首個登陸Amazon Bedrock 的國產大模型，自2025 年1 月底推出以來，已有數千客戶透過Amazon Bedrock 自訂模型導入功能部署了該模型。如今，AWS 進一步擴展了客戶的使用方式，使其能夠在無伺服器（Serverless）模式下按token 付費，享受高效能AI 推理的優勢。