AWS Bedrock + DeepSeek-R1：开启企业级 AI 开发的新篇章

前言

众所周知，AI技术的飞速发展正深刻改变着各个行业的运作模式。从自动化流程到智能决策支持，AI 不仅提升了效率，还为企业带来了前所未有的创新机会。但是AI 技术的广泛应用也带来了诸多挑战，尤其是在模型训练、部署和安全性方面。企业需要强大的技术支持来实现 AI 的落地应用，同时确保数据安全和合规性。而亚马逊云科技（AWS）作为全球领先的云计算服务提供商，一直致力于推动 AI 技术的创新和普及，尤其是AWS 宣布 DeepSeek-R1 作为首个国产大语言模型正式登陆 Amazon Bedrock 全托管服务平台。那么本文就来深入探讨 DeepSeek-R1 在 Amazon Bedrock 上的全托管接入，分析其技术经济性突破、企业级安全架构以及典型应用场景。通过实际代码示例，将展示如何利用 DeepSeek-R1 实现高效、安全的 AI 开发，然后将总结 DeepSeek-R1 的部署路径和未来发展方向，为企业提供实用的参考和建议。

行业里程碑事件

2025 年 3 月 11 日，亚马逊云科技宣布 DeepSeek-R1 作为首个国产大语言模型正式登陆 Amazon Bedrock 全托管服务平台。这一事件不仅是技术上的突破，更是中国 AI 模型首次进入全球顶级云服务的核心产品矩阵，标志着国产大模型技术获得了国际云计算巨头的体系化认证。自今年 1 月底通过 Bedrock Marketplace 开放测试以来，已有数千家跨国企业通过自定义模型导入功能部署该模型，覆盖金融分析、代码生成、多语言翻译等场景。据悉，此次全托管服务的推出，使客户无需管理基础设施即可调用 128k 超长上下文处理能力。

技术经济性突破

先来介绍一下关于技术经济性的重大突破，DeepSeek-R1 的核心优势体现在成本与性能的平衡突破上。

1、训练成本革命

采用自主创新的分布式训练框架，DeepSeek-R1 较同类模型降低了 90-95% 的训练成本，这一创新不仅大幅降低了企业的开发成本，还使得更多中小企业能够负担得起大模型的训练和部署。

2、推理效率提升

DeepSeek-R1 支持每秒处理 10,000+ tokens 的高吞吐量，特别适合批量文档处理，这一性能提升使得企业能够快速处理大量数据，提高工作效率。

3、模型蒸馏技术

提供参数规模缩减 80% 的轻量化版本，同时保持 95% 以上的核心能力，这一技术使得模型在保持高效性能的同时，更加轻便易用。而且亚马逊云科技生成式 AI 副总裁 Vasi Philomin 表示：“DeepSeek-R1 在复杂推理任务中的表现，重新定义了性价比标准。”

企业级安全架构

接下来介绍一下关于架构方面的内容，DeepSeek-R1 服务集成了 AWS 四大安全支柱，为企业级应用提供了全方位的安全保障。

1、数据主权保障

所有输入输出数据默认加密，且不共享给模型提供商。这一措施确保了企业的数据安全和隐私。

2、合规性认证

支持 GDPR、HIPAA 等 50+ 项国际合规标准，帮助企业满足不同国家和地区的法律法规要求。

3、安全护栏系统

敏感信息实时脱敏：如身份证号、银行卡号等敏感信息将被实时脱敏。
有害内容过滤：业界领先的过滤效果，确保内容安全。
自定义行业黑名单：支持金融禁语、医疗禁忌等行业特定的黑名单。

4、审计追踪

完整记录每次 API 调用的元数据，为企业提供详细的审计追踪功能。

典型应用场景

接下来分享几个有代笔性的应用场景，方便大家了解和学习使用。

1、跨国团队协作

随着目前大家工作形式的巨大转变，越来越多的工作是去中心化形式的，实时中英互译技术文档，帮助跨国团队高效协作。下面举一个简单的示例，展示如何使用 DeepSeek-R1 实现文档翻译功能，具体示例代码如下：

import boto3# 初始化 Bedrock 客户端
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock', region_name='us-east-1')# 定义翻译函数
def translate_document(document_text, source_language, target_language):response = bedrock.invoke_model(body=document_text,modelId='DeepSeek-R1',parameters={'sourceLanguage': source_language,'targetLanguage': target_language})return response['body'].read().decode('utf-8')# 示例文档
document_text = "This is a sample document for translation."
translated_text = translate_document(document_text, 'en', 'zh')
print("Translated Text:", translated_text)

2、智能投研分析

在金融经济领域，30 秒内完成百页财报的核心数据提取与趋势预测不是梦。这里举一个示例，展示如何使用 DeepSeek-R1 进行财报分析，具体如下所示：

import boto3# 初始化 Bedrock 客户端
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock', region_name='us-east-1')# 定义财报分析函数
def analyze_financial_report(report_text):response = bedrock.invoke_model(body=report_text,modelId='DeepSeek-R1',parameters={'task': 'financial_analysis'})return response['body'].read().decode('utf-8')# 示例财报文本
report_text = "This is a sample financial report text."
analysis_result = analyze_financial_report(report_text)
print("Analysis Result:", analysis_result)

3、教育内容生成

再来分享一个关于教育领域的示例，根据课程标准自动生成带解题步骤的习题集，展示如何使用 DeepSeek-R1 生成教育内容，具体代码如下所示：

import boto3# 初始化 Bedrock 客户端
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock', region_name='us-east-1')# 定义教育内容生成函数
def generate_educational_content(topic, grade_level):response = bedrock.invoke_model(body=f"Generate exercises for {topic} at grade {grade_level}.",modelId='DeepSeek-R1',parameters={'task': 'educational_content_generation'})return response['body'].read().decode('utf-8')# 示例主题和年级
topic = "Mathematics"
grade_level = "Grade 5"
educational_content = generate_educational_content(topic, grade_level)
print("Educational Content:", educational_content)

4、科研辅助

然后是科研相关的示例，文献综述自动生成与跨学科知识关联挖掘，展示如何使用 DeepSeek-R1 进行科研辅助，具体如下所示：

import boto3# 初始化 Bedrock 客户端
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock', region_name='us-east-1')# 定义科研辅助函数
def generate_literature_review(research_topic):response = bedrock.invoke_model(body=research_topic,modelId='DeepSeek-R1',parameters={'task': 'literature_review'})return response['body'].read().decode('utf-8')# 示例研究主题
research_topic = "Climate change impact on agriculture"
literature_review = generate_literature_review(research_topic)
print("Literature Review:", literature_review)

客户部署路径

接下来分享关于如何部署，企业可通过三种方式接入 DeepSeek-R1。

1、即用型 API

直接调用 Bedrock 上的托管服务，适合快速验证，这种方式简单快捷，无需复杂的配置和部署。

2、自定义精调

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。

3、混合部署

关键业务模块使用私有化部署，通用能力对接云端，这种部署方式结合了私有化部署的安全性和云端部署的灵活性，适合对数据安全有高要求的企业。

4、番外篇

据悉DeepSeek-R1 现已在亚马逊云科技美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄）和美国西部（俄勒冈）区域，通过跨区域推理作为完全托管服务在 Amazon Bedrock 中提供。企业可以根据自身需求选择合适的部署方式，以实现最佳的性能和安全性。

结束语

通过本文的详细介绍，AWS Bedrock 全托管接入 DeepSeek-R1 是一个具有里程碑意义的事件，它不仅展示了国产大模型技术的国际竞争力，还为企业提供了高效、安全、经济的 AI 解决方案。通过 DeepSeek-R1，企业可以快速实现 AI 能力的落地，提升业务效率和创新能力。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，DeepSeek-R1 将在更多领域发挥重要作用，为企业创造更大的价值。随着 AI 技术的不断发展，企业对 AI 的需求也在不断增加。DeepSeek-R1 的推出，为企业提供了一个强大的工具，帮助企业在数字化转型的道路上迈出坚实的步伐。个人觉得AWS Bedrock 全托管接入 DeepSeek-R1 是一个值得所有开发者和企业关注的重要事件，它不仅展示了国产 AI 模型的潜力，还为企业提供了实现 AI 落地的实用路径。最后，期待 DeepSeek-R1 在未来能够带来更多创新和突破，推动 AI 技术在全球范围内的广泛应用。