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Amazon Bedrock에서 DeepSeek-R1 Distilled Llama 모델 배포하기
두줄요약
Amazon Bedrock 사용자 지정 모델로 DeepSeek-R1 Distill Llama를 배포하는 방법을 안내했습니다.\n서버리스 호스팅, 비용 구조, 버전 관리와 모니터링 포인트도 함께 정리했습니다.
핵심 내용
- Amazon Bedrock 사용자 지정 모델로 DeepSeek-R1 정제 버전 배포 방법 소개
- S3 또는 SageMaker AI 모델 저장소의 모델 아티팩트를 Bedrock으로 가져와 서버리스로 호스팅
- Llama 기반 8B, 70B 변형의 성능·비용·리소스 절충안과 활용 포인트 정리
적용해볼 점
- 모델 버전 관리와 리전 일치 S3 경로 준비
- Playgrounds 또는 SDK로 배포 후 테스트
- CloudWatch와 Cost Explorer로 사용량과 비용 모니터링