Deepseek -mallien käyttöönotto AWS: lle vaatii huolellista suunnittelua ja asennusta. Tässä ovat yksityiskohtaiset edellytykset ja näkökohdat DeepSeek-mallien, erityisesti DeepSeek-R1: n ja sen tislattujen varianttien käyttöönotolle, AWS: llä:
1. AWS -tilin ja IAM -roolit **
AWS: n DeepSeek -mallien käyttöönottoa varten tarvitset AWS -tilin, jolla on asianmukaiset AWS -identiteetti- ja pääsynhallinnan (IAM) roolit ja käyttöoikeudet. Tämä varmistaa, että sinulla on tarvittava pääsy AWS -palveluihin, kuten Amazon Bedrock, Sagemaker ja EC2 [1] [4].2. Laitteistovaatimukset **
Deepseek-R1-mallit, etenkin 671 miljardin parametriversion, vaativat merkittäviä laitteistoresursseja. Optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi tarvitset korkean suorituskyvyn GPU: ta, merkittävää RAM-muistia ja riittävän varastoinnin. Esimerkiksi Deepseek-R1: n ajaminen kohtalaisella nopeudella vaatii asennuksen, jossa on kaksois EPYC-prosessorit ja 384 Gt RAM-muistia [8]. AWS: n käytettäessä voit hyödyntää EC2 -ilmentymiä AWS -hallinnolla tai Inferentia -siruilla paremman suorituskyvyn ja kustannustehokkuuden saavuttamiseksi [9].3. AWS -palveluiden valinta **
AWS tarjoaa useita palveluita DeepSeek -mallejen käyttöönottoon, jokaisella on erilaiset ominaisuudet ja kustannusnäkökohdat:- Amazon Bedrock: Ihanteellinen integroimaan nopeasti koulutettuja malleja sovellusliittymien kautta. Sen avulla voit tuoda räätälöityjä malleja käyttämällä Bedrock Custom -mallin tuontia, tarjoaa joustavuuden ja hallinnan käyttöönoton [1] [9].
- Amazon Sagemaker: Tarjoaa hallittua koneoppimisympäristöä, jossa voit ottaa käyttöön ja hallita DeepSeek -malleja käyttämällä palveluita, kuten Sagemaker JumpStart tai suuret mallin päätelmäastiat. Tämä sopii niille, jotka haluavat tasapainon helppokäyttöisyyden ja räätälöinnin välillä [4] [9].
- Amazon EC2: Tarjoaa joustavuutta malleihin tiettyihin laitteistokokoonpanoihin optimaalisen hinnan suorituskyvyn saavuttamiseksi. Tämä on erityisen hyödyllistä, kun tarvitset tarkkaa hallintaa käyttöönottoympäristöön [9].
4. Mallivalinta **
Deepseek-R1-malleja on erikokoisia, mukaan lukien tislattuja versioita, jotka perustuvat arkkitehtuureihin, kuten meta-laama ja halaaminen kasvojen Qwen. Nämä mallit vaihtelevat 1,5 miljardista-70 miljardia parametria, mikä tarjoaa erilaisia kompromisseja suorituskyvyn ja resurssien vaatimusten välillä. Pienemmät mallit, kuten 8b-versio, ovat kustannustehokkaampia ja nopeampia, kun taas suuret mallit, kuten 70B-versio, tarjoavat lähempänä alkuperäisen 671 miljardin parametrimallin [1] [4].5. Kustannusnäkökohdat **
Kun AWS: n Deepseek -malleja asennetaan, kustannukset voivat vaihdella merkittävästi mallin koon, käytettyjen AWS -palveluiden ja käyttöönottoalueen perusteella. Suuremmat mallit maksavat yleensä enemmän korkeampien laskennallisten vaatimusten vuoksi. On suositeltavaa seurata käyttöä Amazon CloudWatch -sovelluksella ja hallita kuluja AWS Cost Explorer -sovelluksen avulla [9].6. Suorituskyvyn optimointi **
Suorituskyvyn ja kustannusten optimoimiseksi harkitse Amazon Sagemaker NEO: n käyttöä mallin optimointiin, toteuta automaattisen scaling Dynaamisen resurssien allokoinnin suhteen ja aloita pienemmillä samanaikaisesti kiintiöillä ennen skaalaamista todellisen käytön perusteella [9].Arvioimalla huolellisesti nämä edellytykset ja näkökohdat voit ottaa käyttöön DeepSeek -malleja tehokkaasti AWS: ään, hyödyntämällä AWS -palveluiden skaalautuvuutta ja joustavuutta vastaamaan erityistarpeitasi.
Viittaukset:
.
.
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
.
[5] https://apxml.com/posts/system-requirents-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
.
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
.