Le déploiement de modèles Deepseek sur AWS nécessite une planification et une configuration minutieuses. Voici les conditions préalables et considérations détaillées pour le déploiement de modèles Deepseek, en particulier le Deepseek-R1 et ses variantes distillées, sur AWS:
1. Rôles du compte AWS et IAM **
Pour déployer des modèles Deepseek sur AWS, vous avez besoin d'un compte AWS avec des rôles et des autorisations AWS Identity and Access Management) appropriés. Cela garantit que vous avez l'accès nécessaire aux services AWS tels que Amazon Bedrock, SageMaker et EC2 [1] [4].2. Exigences matérielles **
Les modèles Deepseek-R1, en particulier la version complète de 671 milliards de paramètres, nécessitent des ressources matérielles importantes. Pour des performances optimales, vous aurez besoin de GPU haute performance, de RAM substantiel et de stockage suffisant. Par exemple, l'exécution de Deepseek-R1 à une vitesse modérée nécessite une configuration avec deux CPU EPYC et 384 Go de RAM [8]. Lorsque vous utilisez AWS, vous pouvez tirer parti des instances EC2 avec des puces AWS Trainium ou Inferentia pour de meilleures performances et une rentabilité [9].3. Sélection des services AWS **
AWS offre plusieurs services pour déployer des modèles Deepseek, chacun avec différentes fonctionnalités et considérations de coûts:- Amazon Boutrque: Idéal pour intégrer rapidement les modèles pré-formés via des API. Il vous permet d'importer des modèles personnalisés à l'aide de l'importation de modèle personnalisée du substratum rocheux, offrant une flexibilité et un contrôle sur le déploiement [1] [9].
- Amazon SageMaker: fournit un environnement d'apprentissage automatique géré où vous pouvez déployer et gérer des modèles Deepseek à l'aide de services tels que Sagemaker Jumpstart ou de grands conteneurs d'inférence de modèle. Cela convient à ceux qui veulent un équilibre entre facilité d'utilisation et personnalisation [4] [9].
- Amazon EC2: offre la flexibilité de déployer des modèles sur des configurations matérielles spécifiques pour une performance de prix optimale. Ceci est particulièrement utile lorsque vous avez besoin d'un contrôle précis sur l'environnement de déploiement [9].
4. Sélection du modèle **
Les modèles Deepseek-R1 sont disponibles en différentes tailles, notamment des versions distillées basées sur des architectures comme Meta's Llama et des étreintes Face Qwen. Ces modèles varient de 1,5 milliard à 70 milliards de paramètres, offrant différents compromis entre les performances et les exigences des ressources. Des modèles plus petits comme la version 8b sont plus rentables et plus rapides, tandis que des modèles plus grands comme la version 70b offrent des performances plus étroites du modèle de paramètres d'origine de 671 milliards [1] [4].5. Considérations de coûts **
Lors du déploiement de modèles Deepseek sur AWS, les coûts peuvent varier considérablement en fonction de la taille du modèle, des services AWS utilisés et de la région de déploiement. Les modèles plus importants coûtent généralement plus cher en raison des exigences de calcul plus élevées. Il est conseillé de surveiller l'utilisation avec Amazon CloudWatch et de gérer les dépenses à l'aide d'AWS Cost Explorer [9].6. Optimisation des performances **
Pour optimiser les performances et les coûts, envisagez d'utiliser Amazon Sagemaker NEO pour l'optimisation du modèle, implémentez la mise à l'échelle automatique pour l'allocation des ressources dynamiques et commencez avec des quotas de concurrence plus bas avant de mettre à l'échelle en fonction de l'utilisation réelle [9].En évaluant soigneusement ces conditions préalables et considérations, vous pouvez déployer efficacement les modèles Deepseek sur AWS, en tirant parti de l'évolutivité et de la flexibilité des services AWS pour répondre à vos besoins spécifiques.
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilla-llama-models-with-amazon-bedrock-sustom-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-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[5] https://apxml.com/posts/system-requiments-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-pricing-and-deployment-options-Options
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-eepseek-on-laptop-system-requirements-teps-to-download-the-software-and-more/articleshow/117619851.cms