Å distribuere DeepSeek -modeller på AWS krever nøye planlegging og oppsett. Her er de detaljerte forutsetningene og hensynene til å distribuere DeepSeek-modeller, spesielt DeepSeek-R1 og dens destillerte varianter, på AWS:
1. AWS -konto og iam roller **
For å distribuere DeepSeek -modeller på AWS, trenger du en AWS -konto med passende AWS Identity and Access Management (IAM) roller og tillatelser. Dette sikrer at du har nødvendig tilgang til AWS -tjenester som Amazon Bedrock, Sagemaker og EC2 [1] [4].2. Maskinvarekrav **
DeepSeek-R1-modeller, spesielt hele parameterversjonen på 671 milliarder dollar, krever betydelige maskinvareressurser. For optimal ytelse trenger du GPU-er med høy ytelse, betydelig RAM og tilstrekkelig lagring. For eksempel krever det å kjøre DeepSeek-R1 med moderat hastighet et oppsett med dobbelt EPYC-CPUer og 384 GB RAM [8]. Når du bruker AWS, kan du utnytte EC2 -forekomster med AWS Trainium eller Inferentia -brikker for bedre ytelse og kostnadseffektivitet [9].3. AWS Services Selection **
AWS tilbyr flere tjenester for distribusjon av DeepSeek -modeller, hver med forskjellige funksjoner og kostnadshensyn:- Amazon berggrunn: Ideell for raskt å integrere forhåndsutdannede modeller gjennom API-er. Den lar deg importere tilpassede modeller ved å bruke Bedrock Custom Model Import, og tilbyr fleksibilitet og kontroll over distribusjon [1] [9].
- Amazon Sagemaker: Tilbyr et administrert maskinlæringsmiljø der du kan distribuere og administrere DeepSeek -modeller ved hjelp av tjenester som Sagemaker Jumpstart eller Large Model Inference Containers. Dette er egnet for de som ønsker en balanse mellom brukervennlighet og tilpasning [4] [9].
- Amazon EC2: Tilbyr fleksibilitet til å distribuere modeller på spesifikke maskinvarekonfigurasjoner for optimal pris-ytelse. Dette er spesielt nyttig når du trenger presis kontroll over distribusjonsmiljøet [9].
4. Modellvalg **
DeepSeek-R1-modeller kommer i forskjellige størrelser, inkludert destillerte versjoner basert på arkitekturer som Metas Lama og Hugging Face's Qwen. Disse modellene varierer fra 1,5 milliarder til 70 milliarder parametere, og tilbyr forskjellige avveininger mellom ytelses- og ressurskrav. Mindre modeller som 8B-versjonen er mer kostnadseffektive og raskere, mens større modeller som 70B-versjonen tilbyr nærmere ytelse til den originale parametermodellen på 671 milliarder [1] [4].5. Kostnadshensyn **
Når du distribuerer DeepSeek -modeller på AWS, kan kostnadene variere betydelig basert på modellstørrelse, AWS -tjenester som brukes og distribusjonsregion. Større modeller koster generelt mer på grunn av høyere beregningskrav. Det anbefales å overvåke bruken med Amazon CloudWatch og administrere utgifter ved hjelp av AWS Cost Explorer [9].6. Ytelsesoptimalisering **
For å optimalisere ytelse og kostnader, bør du vurdere å bruke Amazon Sagemaker NEO for modelloptimalisering, implementere automatisk skalering for dynamisk ressursallokering, og starte med lavere samtidig kvoter før du oppskalerer basert på faktisk bruk [9].Ved å evaluere disse forutsetningene og hensynene nøye, kan du effektivt distribuere DeepSeek -modeller på AWS, og utnytte skalerbarheten og fleksibiliteten til AWS -tjenester for å imøtekomme dine spesifikke behov.
Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-azon-bedrock-custom-model-import/
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[3] https://www.byteplus.com/no/topic/385753
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-modell-inferens-container/
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-depseek-models
[6] https://www.byteplus.com/no/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-peepseek-ai-pricing-and-deployment-options
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-depseek-on-laptop-system-requirements-steps-to-download-the-software-and-more/articleshow/117619851.cms