随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，企业和开发者对具备更强理解与生成能力的模型需求也愈加旺盛。DeepSeek-R1 作为 DeepSeek 公司推出的一款强大开源模型，不仅在多项评测中表现优异，更具备出色的推理能力和长文本处理能力。DeepSeek-R1 模型登陆 Amazon Bedrock，以“即开即用”的无服务器（Serverless）方式，为企业提供更灵活、更安全、更经济的模型部署解决方案。
本文将带你从零开始，逐步了解并实践如何在 Amazon Bedrock 中调用 DeepSeek-R1 模型，完整体验这一强大模型在实际业务场景中的应用潜力。
一、为什么选择 Amazon Bedrock？
在介绍使用流程之前，我们有必要先理解：Amazon Bedrock 提供了哪些关键价值？
1.1 无需基础设施配置，专注业务逻辑
传统部署开源大模型需准备大量算力、安装依赖环境、管理权限和监控等繁杂任务，而 Bedrock 通过“即开即用”的 Serverless 架构，大大简化了这些步骤。
1.2 多模型一站式访问
Bedrock 支持多家领先 AI 公司（如 Anthropic、AI21 Labs、Meta、Mistral、Stability AI、Cohere、Amazon Titan 和 DeepSeek）的基础模型，开发者无需切换平台即可统一管理和调用。
1.3 安全合规，企业级支持
通过 IAM 权限、VPC 接入、CloudWatch 监控和 CloudTrail 审计等，Amazon Bedrock 符合企业级安全要求，适合部署在对数据隐私和安全要求较高的行业中。
二、认识 DeepSeek-R1 模型
DeepSeek-R1 是 DeepSeek 推出的开源大语言模型，具备如下特点：
- 基于 1T tokens 规模的数据训练，覆盖多语言、多任务；
- 具备较强的 推理能力 和 代码理解能力；
- 开源协议友好（Apache 2.0），便于商用与二次开发；
- 具备长上下文能力，支持数万 tokens 输入。
该模型在 MMLU、GSM8K、HumanEval 等基准测试中均表现优秀，成为国内外 AI 圈关注的焦点。
目前，Amazon Bedrock 已集成 DeepSeek-R1 模型（v1.3），支持 7B 参数版本，允许开发者以极低门槛快速试用该模型。
三、DeepSeek-R1 实践全流程（基于 Amazon Bedrock）
以下是从账号准备、模型调用到业务集成的完整实践流程。
3.1 前置准备：开通 Amazon Bedrock 和配置 IAM
步骤 1：注册或登录 亚马逊 账号
访问 亚马逊控制台 注册账户，并完成实名认证。
步骤 2：开通 Amazon Bedrock 服务
进入控制台搜索 “Amazon Bedrock”，点击进入Amazon Bedrock：
进入Bedrock控制台后，在这里我们可以看到Amazon Bedrock支持多个基础模型（foundation model）,其中包括Amazon Titan，Claude，Jurassic，Command，Stable Diffusion 以及 Llama2。
登录后，还需要对Amazon Bedrock中的模型进行授权，对于某些模型，可能首先需要提交用例详细信息，然后才能请求访问。这里点击模型访问权限——管理模型访问权限：
勾选打开deepseek：
接下来在 Amazon Bedrock 中测试 DeepSeek-R1 模型了，请在左侧菜单窗格的 Playgrounds 下选择 聊天/文本。然后在左上角选择选择模型，在类别中选择 DeepSeek，在模型中选择 DeepSeek-R1。选择应用。
步骤 3：配置 IAM 权限策略
创建一个 IAM 角色或用户，并赋予如下权限策略：
{"Version": "2012-10-17","Statement": [{"Effect": "Allow","Action": ["bedrock:*","bedrock-runtime:*"],"Resource": "*"}]
}
⚠️ 注意：生产环境请遵循最小权限原则，具体可按项目角色细化权限粒度。
步骤 4：设置访问密钥（Access Key）
创建程序访问所需的 Access Key 和 Secret Key，或配置基于 IAM 角色的临时凭证（推荐用于 EC2、Lambda）。
3.2 使用 Amazon SDK 调用 DeepSeek-R1 模型
Amazon Bedrock 支持多种访问方式，包括：
- 控制台测试页面
- Bedrock Runtime API（REST）
- Amazon SDK（推荐）
以下以 Python SDK（boto3）为例，演示如何调用 DeepSeek-R1 模型。
步骤 1：安装依赖
pip install boto3
步骤 2：创建调用脚本
import boto3
import json# 创建 Bedrock 客户端
bedrock_runtime = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-west-2')# 构造请求体
body = {"prompt": "用一句话解释量子纠缠。","max_tokens": 512,"temperature": 0.7,"top_p": 0.9
}# 指定 DeepSeek 模型
model_id = "deepseek.chat-v1"response = bedrock_runtime.invoke_model(modelId=model_id,body=json.dumps(body),contentType="application/json",accept="application/json"
)result = json.loads(response['body'].read())
print("模型回复：", result["output"])
输出示例：
模型回复：量子纠缠是指两个或多个粒子即使相距遥远，其状态也能瞬时相互影响的现象。
3.3 控制台测试：零代码试用
如果你只是想快速体验模型效果，也可以在控制台中进行交互式试用：
- 打开 Amazon Bedrock 控制台
- 选择 “Playground”
- 在模型选择中选择
deepseek.chat-v1 - 输入 prompt，点击发送
你会看到 DeepSeek-R1 返回的自然语言回答，快速验证效果。
3.3 控制台测试：零代码试用
如果你只是想快速体验模型效果，也可以在控制台中进行交互式试用：
- 打开 Amazon Bedrock 控制台
- 选择 “Playground”
- 在模型选择中选择 deepseek.chat-v1
- 输入 prompt，点击发送
你会看到 DeepSeek-R1 返回的自然语言回答，快速验证效果。
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四、典型场景实战示例
在掌握了调用方式后，我们可以进一步探索 DeepSeek-R1 在多个业务场景中的应用价值。
4.1 场景一：企业知识问答系统
你可以将 DeepSeek-R1 嵌入企业内部知识问答机器人中，结合向量检索系统（如 Amazon Kendra、OpenSearch）构建 RAG（检索增强生成）系统，实现对公司文档、FAQ、SOP 等内容的智能问答。
用户提问：我们公司 2024 年的假期安排是怎样的？
DeepSeek-R1：请稍等，我正在为您查找公司人事政策文档……（结合 RAG 检索输出）
4.2 场景二：智能代码辅助
利用 DeepSeek-R1 在 HumanEval 中的出色成绩，你可以构建类似 Copilot 的代码助手，自动补全函数、生成注释、解释代码逻辑等。
def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[0]left = [x for x in arr[1:] if x < pivot]right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot]return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
4.3 场景三：多语言内容生成
得益于大规模多语言训练，DeepSeek-R1 在中文、英文、日语等语言上均具备自然生成能力，可用于多语言客服、内容生成等场景。
Prompt:
请将以下英文邮件翻译成正式中文：
Hi, we have confirmed your request and will process it within 3 working days.Response:
您好，我们已确认您的请求，并将在三个工作日内处理完毕。
)
