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 DeepSeek 以低成本、高性能的模型开发策略迅速崛起。随着DeepSeek-R1模型的发布，其中R1模型性能对标OpenAI o1，但训练成本仅为后者的三十分之一，成为目前最炙手可热的大模型。亚马逊云科技的Bedrock平台与DeepSeek模型的深度融合，为开发者与企业提供了从模型部署到行业应用的全链路解决方案。

在这样的背景下，亚马逊云科技兰州 User Group 举办了这场主题为《DeepSeek与Amazon Bedrock应用实践》的活动。我们希望通过这次活动，参与者将掌握DeepSeek与Amazon Bedrock的核心技术能力，并获取从理论到实战的全方位指导，助力开发者高效掌握生成式AI与大模型的应用开发之道。

活动信息

活动时间：2025年3月19日14：00-17：30

活动地点：兰州职业技术学院

1. 活动安排

备注：标绿色部分是实际执行时的操作，海报可以不放

2. 讲师介绍

李杜

兰州user group leader

兰州职业技术学院信息工程学院大数据教研室主任，中国计算机协会CCF高级会员。主要承担移动互联开发，Python程序设计，大数据导论，数据采集与处理，人工智能技术等专业课，多次组织谷歌，亚马逊，英伟达，华为，阿里巴巴等国内外知名企业专业讲座及活动。

题目：DeepSeek模型集成实战演示
内容简介：场景一：企业级内容生成与营销自动化

o 步骤：使用Bedrock API调用DeepSeek-R1模型，输入关键词生成多语言营销文案，并自动适配社交媒体平台格式。

o 案例：某电商企业通过自动化生成产品描述与用户评论分析，转化率提升30%。

· 场景二：金融数据分析与报告生成

o 步骤：集成DeepSeek-R1至SageMaker环境，输入原始财务数据，模型自动生成可视化报告与趋势预测。

o 优化技巧：结合Bedrock的Custom Model Import功能，导入企业私有数据微调模型，提升分析精准度。

· 场景三：全球化多语言客服系统

o 步骤：利用DeepSeek-R1的多语言能力，构建实时翻译与对话生成系统，降低跨国客服成本。

2.王鑫

兰州职业技术学院信息工程学院教师

中国图象图形学学会会员。担任IEEE审稿人。主要研究方向为基于人工建模及深度学习的计算机视觉方法及跨模态网络模型，复杂神经网络，交叉学科融合的文化遗产数字化保护。熟悉数学分析、高等代数、复变函数、实变函数、概率论与数理统计、矩阵论等数学理论，熟悉C、C++、Python程序设计，3ds max模型与动画设计、unity游戏开发等技术。

题目：DeepSeek模型与Amazon Bedrock服务能力解析
主要内容：

· DeepSeek-R1模型的核心优势

o 参数规模与性能：6710亿参数的DeepSeek-R1模型，在自然语言处理（NLP）和多模态生成任务中表现卓越，推理速度与生成质量显著优于同类模型。

o 成本效益：相比其他大模型，DeepSeek-R1的部署成本降低90%-95%，尤其适合中小企业和开发者低成本试错与快速迭代。

o 多语言与定制化支持：支持多语言内容生成与行业场景定制，覆盖金融分析、市场营销、医疗健康等垂直领域。

· Amazon Bedrock平台的核心功能

o 一站式模型部署：通过Bedrock Marketplace快速接入DeepSeek-R1系列模型（包括Distill蒸馏模型），支持API集成与微调。

o 灵活的开发工具：结合Amazon SageMaker JumpStart实现一键部署，或通过EC2 Trn1实例优化训练与推理效率。

o 安全与合规：内置Amazon Bedrock Guardrails，提供内容过滤、隐私保护等安全措施，确保AI应用合规性