Nasazení modelů DeepSeek na AWS vyžaduje pečlivé plánování a nastavení. Zde jsou podrobné předpoklady a úvahy pro nasazení Deepseek modelů, zejména DeepSeek-R1 a jeho destilované varianty, na AWS:
1. AWS Account a IAM role **
Chcete -li nasadit modely DeepSeek na AWS, potřebujete účet AWS s příslušnou roli a oprávnění správy AWS Identity and Access Management (IAM). Tím je zajištěno, že máte nezbytný přístup k AWS Services, jako jsou Amazon Bedrock, Sagemaker a EC2 [1] [4].2. Požadavky na hardware **
Modely DeepSeek-R1, zejména plná verze parametrů 671 miliard, vyžadují významné hardwarové zdroje. Pro optimální výkon budete potřebovat vysoce výkonné GPU, podstatné RAM a dostatečné úložiště. Například spuštění DeepSeek-R1 s mírnou rychlostí vyžaduje nastavení s duálním procesorem EPYC a 384 GB RAM [8]. Při používání AWS můžete využít instance EC2 pomocí AWS Trainium nebo Insuerventia Chips pro lepší výkon a nákladovou efektivitu [9].3. Výběr služeb AWS **
AWS nabízí několik služeb pro nasazení modelů DeepSeek, z nichž každá má různé funkce a náklady:- Amazon Bedrock: Ideální pro rychlou integraci předškolených modelů prostřednictvím API. Umožňuje importovat vlastní modely pomocí importu vlastního modelu Bedrock a nabízí flexibilitu a kontrolu nad nasazením [1] [9].
- Amazon SageMaker: Poskytuje prostředí spravovaného strojového učení, kde můžete nasazovat a spravovat modely DeepSeek pomocí služeb, jako jsou sagemaker Jumpstart nebo velké modelové inferenční kontejnery. To je vhodné pro ty, kteří chtějí rovnováhu mezi snadným použitím a přizpůsobením [4] [9].
- Amazon EC2: Nabízí flexibilitu pro nasazení modelů na konkrétních hardwarových konfiguracích pro optimální výkon ceny. To je zvláště užitečné, pokud potřebujete přesnou kontrolu nad prostředím nasazení [9].
4. výběr modelu **
Modely DeepSeek-R1 přicházejí v různých velikostech, včetně destilovaných verzí založených na architekturách, jako je meta s Llama a objímání obličeje Qwen. Tyto modely se pohybují od 1,5 miliardy do 70 miliard parametrů a nabízejí různé kompromisy mezi požadavky na výkon a zdroji. Menší modely, jako je verze 8B, jsou nákladově efektivnější a rychlejší, zatímco větší modely, jako je verze 70B, nabízejí bližší výkon původnímu modelu parametrů 671 miliard [1] [4].5. Úvahy o nákladech **
Při nasazení modelů DeepSeek na AWS se náklady mohou výrazně lišit v závislosti na velikosti modelu, použitých služeb AWS a nasazení. Větší modely obecně stojí více kvůli vyšším výpočetním požadavkům. Je vhodné sledovat využití pomocí Amazon CloudWatch a spravovat výdaje pomocí průzkumníka AWS Průzkumníka [9].6. Optimalizace výkonu **
Chcete-li optimalizovat výkon a náklady, zvažte použití Amazon SageMaker NEO pro optimalizaci modelu, implementovat automatické scaling pro dynamické přidělení zdrojů a začněte s nižšími souběžnými kvótami před škálováním na základě skutečného použití [9].Pečlivým hodnocením těchto předpokladů a úvah můžete efektivně nasadit modely DeepSeek na AWS, využívat škálovatelnost a flexibilitu služeb AWS, aby vyhovovaly vašim konkrétním potřebám.
Citace:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distiled-llama-models-with-amazon-bedrock--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-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-container/
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/405073
[7] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://repost.aws/questions/quzc1_JMMESBMPAUOZQH5JCA/Guidance-on-aws-deepseek-ai-priging-and-deployment-Options
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-seuse-deeepseek-on-taptop-system-requirements-towning-the-software/more/articleshow/117619851.cms