【AI落地应用实战】Amazon Bedrock 零门槛使用 DeepSeek-R1：在 Amazon Bedrock 上部署与调用的完整实践指南

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。

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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。

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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。

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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。

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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）。

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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。

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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：

1. 打开 Amazon Bedrock 控制台
2. 选择 “Playground”
3. 在模型选择中选择 deepseek.chat-v1
4. 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：

1. 打开 Amazon Bedrock 控制台
2. 选择 “Playground”
3. 在模型选择中选择 deepseek.chat-v1
4. 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。

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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）

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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)

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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。

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