AWSにDeepSeekモデルを展開するには、慎重な計画とセットアップが必要です。 DeepSeekモデル、特にDeepSeek-R1とその蒸留バリアントをAWSに展開するための詳細な前提条件と考慮事項は次のとおりです。
###1。AWSアカウントとIAMの役割**
AWSにDeepSeekモデルを展開するには、適切なAWS IDおよびアクセス管理(IAM)の役割と権限を備えたAWSアカウントが必要です。これにより、Amazon Bedrock、Sagemaker、EC2 [1] [4]などのAWSサービスに必要なアクセスが保証されます。
2。ハードウェア要件**
DeepSeek-R1モデル、特に6710億個のパラメーターバージョンには、重要なハードウェアリソースが必要です。最適なパフォーマンスには、高性能GPU、実質的なRAM、および十分なストレージが必要です。たとえば、中程度の速度でDeepSeek-R1を実行するには、デュアルEPYC CPUと384GBのRAMを使用したセットアップが必要です[8]。 AWSを使用する場合、AWS TrainiumまたはIrsentiaチップを使用してEC2インスタンスを活用して、パフォーマンスとコスト効率を向上させることができます[9]。###3。AWSサービスの選択**
AWSは、DeepSeekモデルを展開するためのいくつかのサービスを提供しています。それぞれが異なる機能とコストに関する考慮事項を備えています。
-Amazon Bedrock：APIを介して事前に訓練されたモデルを迅速に統合するのに最適です。 Bedrock Custom Modelのインポートを使用してカスタムモデルをインポートし、展開を柔軟性と制御を提供することができます[1] [9]。
-Amazon Sagemaker：Sagemaker Jumpstartや大規模なモデル推論コンテナなどのサービスを使用して、DeepSeekモデルを展開および管理できるマネージドマシン学習環境を提供します。これは、使いやすさとカスタマイズのバランスを取りたい人に適しています[4] [9]。
-Amazon EC2：最適な価格パフォーマンスのために、特定のハードウェア構成にモデルを展開する柔軟性を提供します。これは、展開環境を正確に制御する必要がある場合に特に役立ちます[9]。
4。モデル選択**
Deepseek-R1モデルには、MetaのLlamaやHuggingFaceâQwenなどのアーキテクチャに基づいた蒸留バージョンなど、さまざまなサイズがあります。これらのモデルは15億から700億のパラメーターの範囲であり、パフォーマンスとリソースの要件の間で異なるトレードオフを提供します。 8Bバージョンのような小さなモデルはよりコスト効果的で高速ですが、70Bバージョンのような大規模なモデルは、元の6710億パラメーターモデル[1] [4]により近いパフォーマンスを提供します。5。コストに関する考慮事項**
AWSにDeepSeekモデルを展開する場合、コストはモデルサイズ、使用されているAWSサービス、および展開領域によって大きく異なります。通常、より大きなモデルは、計算要件が高いため、より多くの費用がかかります。 Amazon CloudWatchでの使用を監視し、AWSコストエクスプローラーを使用して費用を管理することをお勧めします[9]。6。パフォーマンスの最適化**
パフォーマンスとコストを最適化するには、モデルの最適化にAmazon Sagemaker Neoを使用することを検討し、動的リソース割り当てのために自動スケーリングを実装し、実際の使用法に基づいてスケールアップする前に低い並行性クォータから始めます[9]。これらの前提条件と考慮事項を慎重に評価することにより、AWSにDeepSeekモデルを効果的に展開し、AWSサービスのスケーラビリティと柔軟性を活用して、特定のニーズを満たすことができます。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-llama-models with-amazon-bedrock-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-distill-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-ai-pricing-deployment-options
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-deepseek-on-laptop-system-requirements-teps-to-software-and-more/articleshow/117619851.cms