딥시크는 지난해 12월 '딥시크-V3'를 출시하고 지난달 20일에는 '딥시크-R1', '딥시크-R1-제로', '딥시크-R1-디스틸' 모델을 공개했다. 또 지난달 27일에는 비전 기반 '야누스-프로 7B' 모델을 추가했다. 딥시크에 따르면, 해당 모델들은 기존 대비 90~95% 비용절감을 지원하며, 강화학습 기법을 적용해 우수한 추론 능력을 갖췄다.
AWS는 고객들이 딥시크-R1 모델을 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 지원한다. 아마존 베드록에선 API를 통해 사전 학습된 모델을 쉽게 통합할 수 있으며, 아마존 세이지메이커 AI를 통해 맞춤형 학습과 배포가 가능하다. 또한, AWS 트레이니움과 AWS 인퍼런시아 등 자체개발 칩을 활용해 딥시크-R1-디스틸 모델을 더욱 경제적으로 운영할 수 있도록 지원한다. AWS는 보안성과 확장성을 강화하기 위해 '아마존 베드록 가드레일'을 활용할 것을 권장한다.
딥시크-R1 모델은 현재 AWS에서 네 가지 방식으로 배포할 수 있다. 아마존 베드록 마켓플레이스에서는 모델 카탈로그에서 딥시크-R1을 검색하여 손쉽게 배포할 수 있으며, 아마존 세이지메이커 점프스타트를 통해 머신러닝 허브에서 클릭 한 번으로 배포·활용 가능하다.
또한, 아마존 베드록 커스텀 모델 임포트를 활용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 맞춤형 모델로 가져와 활용할 수 있으며, AWS EC2 Trn1 인스턴스를 사용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 AWS 트레이니움 및 AWS 인퍼런시아 기반 인프라에서 비용효율적으로 실행할 수 있다.
AWS는 "딥시크-R1 모델을 통해 고객들이 AI 기술을 더욱 효과적으로 활용하고, 안전하고 책임감 있는 AI 환경을 조성할 수 있도록 적극 지원할 예정"이라 전했다.팽동현기자 dhp@dt.co.kr
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