生成式人工智能（Generative AI）近年來成為科技界的熱門話題，而 AWS 作為全球領先的雲端科技平台，正致力於為企業提供穩定、高效的生成式 AI 部署環境。在本次專題中，我們與 AWS 的專家團隊一起，深入了解如何透過 AWS 的 SageMaker 和 Bedrock 平台部署 DeepSeek 模型，並探索其應用潛力。

什麼是 DeepSeek？

DeepSeek 採用了創新的強化學習技術 GRPO (Group Relative Policy Optimization) ，取代了傳統的 PPO（Proximal Policy Optimization），顯著降低了內存佔用與訓練成本。此外，DeepSeek 的開發團隊還通過直接使用低級 PTX 指令，繞過了常用的 CUDA 編程，進一步提升了模型運行效率。

如何在 AWS 上部署 DeepSeek 模型？

AWS 提供多種方式，讓開發者能在其平台上快速、安全地部署 DeepSeek 模型。其中，SageMaker 和 Amazon Bedrock 是最主要的兩種選擇。

SageMaker 是 AWS 的一站式機器學習平台，用戶可以快速部署 DeepSeek 模型，並利用多種安全功能保護數據：

• 安全隔離 ：用戶可將模型部署在私人 VPC（虛擬私有雲）中，並設定子網與安全群組，確保部署環境的安全性。
• 即時監控 ：通過 AWS CloudWatch 監控 GPU、CPU 和內存使用情況，確保模型在高效運作的同時控制成本。
• 簡化部署流程 ：用戶只需幾行程式碼，即可從 Hugging Face 獲取 DeepSeek 模型的權重並部署至 SageMaker 平台，快速完成部署與測試。

Amazon Bedrock 是 AWS 為生成式 AI 打造的伺服器無需管理服務平台，用戶可以通過以下方式快速部署DeepSeek 模型：

• 自定義模型導入 ：將 DeepSeek 模型的權重存儲在 Amazon S3 中，並通過 Bedrock 的導入功能快速部署模型。
• 內置測試工具 ：Bedrock 提供 Playground 功能，用戶可以即時測試模型的推論效果，並根據需求進行提示語設計（Prompt Engineering）的優化。
• 伺服器無需管理架構 ：Bedrock 採取動態載入與釋放模型的方式，用戶可根據實際需求選擇是否購買預留吞吐量，確保模型始終保持在線狀態。

多樣化的部署方式

除了 SageMaker 和 Bedrock，AWS 還支持透過其他方式部署 DeepSeek 模型，例如：

• 利用專用晶片進行訓練與推論 ：AWS 的 Tranium 和 Inferentia 晶片可實現高效的模型訓練與推論。
• 使用 EKS 部署模型 ：利用 Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）在 Kubernetes 集群中部署模型，實現靈活的多環境運行。

專家觀點與未來展望

在本次專題中，AWS 的技術專家團隊分享了 DeepSeek 模型的部署細節與應用場景，並展示了 AWS 平台如何通過安全隔離、自動擴展和靈活的部署選擇，為企業提供穩定可靠的生成式 AI 解決方案。

生成式 AI 的快速發展為企業帶來了無限可能，而 AWS 與 DeepSeek 的合作不僅展示了科技創新的力量，也為未來的 AI 應用奠定了堅實基礎。

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