La distribuzione di modelli DeepSeek su AWS richiede un'attenta pianificazione e configurazione. Ecco i prerequisiti dettagliati e le considerazioni per la distribuzione di modelli DeepSeek, in particolare i DeepSeek-R1 e le sue varianti distillate, su AWS:
1. Account AWS e ruoli IAM **
Per distribuire modelli DeepSeek su AWS, è necessario un account AWS con ruoli e autorizzazioni AWS Identity and Access Management (IAM). Ciò ti assicura di avere l'accesso necessario a servizi AWS come Amazon Bedrock, Sagemaker e EC2 [1] [4].2. Requisiti hardware **
I modelli DeepSeek-R1, in particolare l'intera versione dei parametri di 671 miliardi, richiedono risorse hardware significative. Per prestazioni ottimali, avrai bisogno di GPU ad alte prestazioni, RAM sostanziali e conservazione sufficiente. Ad esempio, l'esecuzione di DeepSeek-R1 a una velocità moderata richiede una configurazione con Dual EPYC CPU e 384 GB di RAM [8]. Quando si utilizza AWS, è possibile sfruttare le istanze EC2 con i chip AWS Trainium o Inferentia per una migliore prestazione ed efficienza dei costi [9].3. Selezione dei servizi AWS **
AWS offre diversi servizi per l'implementazione di modelli DeepSeek, ognuno con caratteristiche diverse e considerazioni sui costi:- Amazon Bedrock: ideale per integrare rapidamente i modelli pre-addestrati attraverso le API. Ti consente di importare modelli personalizzati utilizzando l'importazione di modelli personalizzati rocciosi, offrendo flessibilità e controllo sulla distribuzione [1] [9].
- Amazon SageMaker: fornisce un ambiente di apprendimento automatico gestito in cui è possibile distribuire e gestire i modelli DeepSeek utilizzando servizi come SageMaker Jumpstart o contenitori di inferenza di grandi dimensioni. Ciò è adatto a coloro che desiderano un equilibrio tra facilità d'uso e personalizzazione [4] [9].
- Amazon EC2: offre la flessibilità di distribuire modelli su configurazioni hardware specifiche per prestazioni prezzi ottimali. Ciò è particolarmente utile quando hai bisogno di un controllo preciso sull'ambiente di distribuzione [9].
4. Selezione del modello **
I modelli DeepSeek-R1 sono disponibili in varie dimensioni, tra cui versioni distillate basate su architetture come il lama dei meta e l'abbraccio di Face Qwen. Questi modelli vanno da 1,5 a 70 miliardi di parametri, offrendo diversi compromessi tra le prestazioni e i requisiti delle risorse. Modelli più piccoli come la versione 8B sono più convenienti e più veloci, mentre i modelli più grandi come la versione da 70B offrono prestazioni più strette al modello di parametri di 671 miliardi originale [1] [4].5. Considerazioni sui costi **
Quando si distribuiscono modelli DeepSeek su AWS, i costi possono variare in modo significativo in base alla dimensione del modello, ai servizi AWS utilizzati e alla regione di distribuzione. Modelli più grandi generalmente costano di più a causa di requisiti computazionali più elevati. È consigliabile monitorare l'utilizzo con Amazon Cloudwatch e gestire le spese utilizzando AWS Costo Explorer [9].6. Ottimizzazione delle prestazioni **
Per ottimizzare le prestazioni e i costi, considerare l'utilizzo di Amazon Sagemaker NEO per l'ottimizzazione del modello, implementare la scala automatica per l'allocazione dinamica delle risorse e iniziare con quote di concorrenza più basse prima di ridimensionare in base all'utilizzo effettivo [9].Valutando attentamente questi prerequisiti e considerazioni, è possibile distribuire efficacemente i modelli DeepSeek su AWS, sfruttando la scalabilità e la flessibilità dei servizi AWS per soddisfare le tue esigenze specifiche.
Citazioni:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-berock-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-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-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-iai-pricing-and-deployment-options
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesofindia.indiames.com/technology/tech-tips/how-to-use-deepseek-on-laptop-system-requirements-peps-to-download-the-software-and-more/articleshow/117619851.cms