Det kræver omhyggelig planlægning og opsætning at implementere dybseek -modeller på AWS. Her er de detaljerede forudsætninger og overvejelser til implementering af dybseek-modeller, især DeepSeek-R1 og dens destillerede varianter, på AWS:
1. AWS -konto og iam -roller **
For at implementere Deepseek -modeller på AWS har du brug for en AWS -konto med passende AWS -identitet og Access Management (IAM) roller og tilladelser. Dette sikrer, at du har den nødvendige adgang til AWS -tjenester som Amazon Bedrock, Sagemaker og EC2 [1] [4].2. hardwarekrav **
DeepSeek-R1-modeller, især den fulde parameterversion på 671 milliarder, kræver betydelige hardware-ressourcer. For optimal ydelse har du brug for højtydende GPU'er, betydelig RAM og tilstrækkelig opbevaring. For eksempel kræver det at køre dybseek-R1 med en moderat hastighed en opsætning med dobbelt EPYC CPU'er og 384 GB RAM [8]. Når du bruger AWS, kan du udnytte EC2 -forekomster med AWS Trainium eller Inferentia Chips for bedre ydelse og omkostningseffektivitet [9].3. AWS Services Selection **
AWS tilbyder flere tjenester til implementering af dybseek -modeller, hver med forskellige funktioner og omkostningsovervejelser:- Amazon Bedrock: Ideel til hurtigt at integrere foruddannede modeller gennem API'er. Det giver dig mulighed for at importere brugerdefinerede modeller ved hjælp af Breundfjell Custom Model Import, tilbyde fleksibilitet og kontrol over implementering [1] [9].
- Amazon Sagemaker: Tilvejebringer et administreret maskinlæringsmiljø, hvor du kan implementere og administrere Deepseek -modeller ved hjælp af tjenester som Sagemaker Jumpstart eller store modeluddannelsescontainere. Dette er velegnet til dem, der ønsker en balance mellem brugervenlighed og tilpasning [4] [9].
- Amazon EC2: Tilbyder fleksibiliteten til at implementere modeller på specifikke hardwarekonfigurationer for optimal pris-præstation. Dette er især nyttigt, når du har brug for præcis kontrol over implementeringsmiljøet [9].
4. Modeludvælgelse **
DeepSeek-R1-modeller findes i forskellige størrelser, herunder destillerede versioner baseret på arkitekturer som Meta's Llama og omfavnet Face's Qwen. Disse modeller spænder fra 1,5 milliarder til 70 milliarder parametre, der tilbyder forskellige afvejninger mellem ydeevne og ressourcekrav. Mindre modeller som 8B-versionen er mere omkostningseffektive og hurtigere, mens større modeller som 70B-versionen tilbyder tættere ydelse til den originale parametermodel på 671 milliarder [1] [4].5. Omkostningsovervejelser **
Når de implementerer dybseek -modeller på AWS, kan omkostningerne variere markant baseret på den anvendte modelstørrelse, AWS -tjenester og implementeringsregion. Større modeller koster generelt mere på grund af højere beregningskrav. Det tilrådes at overvåge brugen med Amazon Cloudwatch og administrere udgifter ved hjælp af AWS Cost Explorer [9].6. Performance Optimization **
For at optimere ydeevne og omkostninger skal du overveje at bruge Amazon Sagemaker Neo til modeloptimering, implementere automatisk skalering til dynamisk ressourcefordeling og starte med lavere samtidighedskvoter, før du skalerer op baseret på faktisk brug [9].Ved omhyggeligt at evaluere disse forudsætninger og overvejelser kan du effektivt implementere DeepSeek -modeller på AWS og udnytte skalerbarheden og fleksibiliteten af AWS -tjenester til at imødekomme dine specifikke behov.
Citater:
)
)
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
)
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-model
[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-i/deepseek-r1/discussioner/19
)
[10] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-v3-base/discussioner/56
[11] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-deepseek-on-laptcop-system-requirements-setps-to-download-the-software-and-more/articleshow/117619851.cms