يتطلب نشر نماذج Deepseek على AWS التخطيط الدقيق والإعداد. فيما يلي المتطلبات المسبقة والاعتبارات التفصيلية لنشر نماذج Deepseek ، وخاصة Deepseek-R1 ومتغيراتها المقطرة ، على AWS:
1. حساب AWS وأدوار IAM **
لنشر نماذج Deepseek على AWS ، تحتاج إلى حساب AWS مع أدوار وأذونات AWS المناسبة (IAM). هذا يضمن أن لديك الوصول اللازم إلى خدمات AWS مثل Amazon Bedrock و Sagemaker و EC2 [1] [4].2. متطلبات الأجهزة **
تتطلب طرز Deepseek-R1 ، وخاصة إصدار المعلمة الكامل البالغ 671 مليار ، موارد أجهزة كبيرة. من أجل الأداء الأمثل ، ستحتاج إلى وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء ، وذاكرة الوصول العشوائي الكبيرة ، والتخزين الكافي. على سبيل المثال ، يتطلب تشغيل Deepseek-R1 بسرعة معتدلة إعدادًا مع وحدة المعالجة المركزية لـ EPYC المزدوجة و 384 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي [8]. عند استخدام AWS ، يمكنك الاستفادة من مثيلات EC2 باستخدام AWS Treerium أو Indipentia Chips لتحسين الأداء وكفاءة التكلفة [9].3. اختيار خدمات AWS **
تقدم AWS العديد من الخدمات لنشر نماذج Deepseek ، ولكل منها ميزات مختلفة واعتبارات التكلفة:- حجر الأساس الأمازون: مثالي لدمج النماذج التي تم تدريبها مسبقًا بسرعة من خلال واجهات برمجة التطبيقات. يتيح لك استيراد نماذج مخصصة باستخدام نموذج Bedrock المخصص للاستيراد ، مما يوفر المرونة والتحكم في النشر [1] [9].
- Amazon Sagemaker: يوفر بيئة التعلم الآلي المدارة حيث يمكنك نشر وإدارة نماذج Deepseek باستخدام خدمات مثل Sagemaker JumpStart أو حاويات الاستدلال الكبيرة النموذجية. هذا مناسب لأولئك الذين يريدون توازنًا بين سهولة الاستخدام والتخصيص [4] [9].
- Amazon EC2: يوفر المرونة لنشر نماذج على تكوينات أجهزة محددة من أجل الأداء الأمثل للسعر. هذا مفيد بشكل خاص عندما تحتاج إلى تحكم دقيق في بيئة النشر [9].
4. اختيار النموذج **
تأتي نماذج Deepseek-R1 بأحجام مختلفة ، بما في ذلك الإصدارات المقطرة على أساس بنيات مثل Meta's Llama و Ungging Face's Qwen. تتراوح هذه النماذج بين 1.5 مليار إلى 70 مليار معلمة ، مما يوفر مفاضلات مختلفة بين الأداء ومتطلبات الموارد. النماذج الأصغر مثل إصدار 8B أكثر فعالية من حيث التكلفة وأسرع ، في حين أن النماذج الأكبر مثل إصدار 70B توفر أداءً أوثق لنموذج المعلمة الأصلي البالغ 671 مليار [1] [4].5. اعتبارات التكلفة **
عند نشر نماذج Deepseek على AWS ، يمكن أن تختلف التكاليف بشكل كبير بناءً على حجم النموذج ، وخدمات AWS المستخدمة ، ومنطقة النشر. يكلف النماذج الأكبر عمومًا أكثر بسبب المتطلبات الحسابية الأعلى. من المستحسن مراقبة الاستخدام مع Amazon CloudWatch وإدارة النفقات باستخدام AWS Cost Explorer [9].6. تحسين الأداء **
لتحسين الأداء والتكاليف ، فكر في استخدام Amazon Sagemaker NEO لتحسين النماذج ، وتنفيذ التقييم التلقائي لتخصيص الموارد الديناميكية ، والبدء مع حصص التزامن أقل قبل التوسع بناءً على الاستخدام الفعلي [9].من خلال تقييم هذه المتطلبات والاعتبارات المسبقة بعناية ، يمكنك نشر نماذج Deepseek بشكل فعال على AWS ، والاستفادة من قابلية التوسع ومرونة خدمات AWS لتلبية احتياجاتك الخاصة.
الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-llama-models-mazon-bedrock-custom-model-import/
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-use-a-large-model-inference-container/
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepeek-models
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/405073
[7]
[8] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1/discussions/19
[9] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pring-and-deployment-options
[10] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-v3-base/discuss/56
[11] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-deepseek-on-laptop-system-requirements-to-to-download-the-software-and-more/articleshow/117619851.cms