Wdrażanie modeli DeepSeek na AWS wymaga starannego planowania i konfiguracji. Oto szczegółowe warunki wstępne i rozważania dotyczące wdrażania modeli Deepseek, szczególnie Deepseek-R1 i jego destylowanych wariantów, na AWS:
1. Konto AWS i role IAM **
Aby wdrożyć modele DeepSeek na AWS, potrzebujesz konta AWS z odpowiednimi rólami i uprawnieniami AWS Identity i Access Management (IAM). Zapewnia to niezbędny dostęp do usług AWS, takich jak Amazon Bedrock, Sagemaker i EC2 [1] [4].2. Wymagania sprzętowe **
Modele DeepSeek-R1, zwłaszcza pełna wersja parametrów 671 miliardów, wymagają znacznych zasobów sprzętowych. Aby uzyskać optymalną wydajność, potrzebujesz wysokowydajnych procesorów graficznych, znacznego pamięci RAM i wystarczającej ilości przechowywania. Na przykład uruchamianie DeepSeek-R1 z umiarkowaną prędkością wymaga konfiguracji z podwójnym procesorem EPYC i 384 GB pamięci RAM [8]. Korzystając z AWS, możesz wykorzystać instancje EC2 za pomocą chipsów AWS Trainium lub Indeluntia, aby uzyskać lepszą wydajność i wydajność kosztową [9].
Ad
3. Wybór usług AWS **
AWS oferuje kilka usług do wdrażania modeli DeepSeek, każda z innymi funkcjami i względami kosztów:- Bedrock Amazon: Idealny do szybkiej integracji modeli wstępnie wyszkolonych za pośrednictwem interfejsów API. Pozwala importować niestandardowe modele za pomocą importu niestandardowego modelu Bedrock, oferując elastyczność i kontrolę nad wdrożeniem [1] [9].
- Amazon Sagemaker: Zapewnia zarządzane środowisko uczenia maszynowego, w którym możesz wdrażać i zarządzać modelami DeepSeek za pomocą usług takich jak Sagemaker Jumpstart lub dużych kontenerów wnioskowania o dużych modelu. Jest to odpowiednie dla tych, którzy chcą równowagi między łatwością użytkowania a dostosowywaniem [4] [9].
- Amazon EC2: oferuje elastyczność wdrażania modeli na określone konfiguracje sprzętowe dla optymalnej wydajności ceny. Jest to szczególnie przydatne, gdy potrzebujesz precyzyjnej kontroli nad środowiskiem wdrażania [9].
4. Wybór modelu **
Modele Deepseek-R1 występują w różnych rozmiarach, w tym wersjach destylowanych opartych na architekturach takich jak Meta's Lama i Hugging Face qwen. Modele te wahają się od 1,5 miliarda do 70 miliardów parametrów, oferując różne kompromisy między wymogami wydajności i zasobów. Mniejsze modele, takie jak wersja 8B, są bardziej opłacalne i szybsze, podczas gdy większe modele, takie jak wersja 70B, oferują bliższą wydajność oryginalnego modelu parametrów 671 miliardów [1] [4].5. Rozważania dotyczące kosztów **
Podczas wdrażania modeli DeepSeek na AWS koszty mogą się znacznie różnić w zależności od wielkości modelu, używanych usług AWS i regionie wdrażania. Większe modele ogólnie kosztują więcej ze względu na wyższe wymagania obliczeniowe. Wskazane jest monitorowanie użytkowania za pomocą Amazon CloudWatch i zarządzanie wydatkami za pomocą AWS Cost Explorer [9].6. Optymalizacja wydajności **
Aby zoptymalizować wydajność i koszty, rozważ użycie Amazon Sagemaker NEO do optymalizacji modelu, wdrożyć automatyczne skalowanie w celu dynamicznego alokacji zasobów i zacznij od niższych kwot współbieżności przed skalowaniem w oparciu o faktyczne użycie [9].Ostrożnie oceniając te warunki i rozważania, możesz skutecznie wdrażać modele Deepeek na AWS, wykorzystując skalowalność i elastyczność usług AWS w celu zaspokojenia konkretnych potrzeb.
Cytaty:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-one-setup-2e48
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/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/discussion/19
[9] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpaozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pling-and-deployment-options
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/owno-use-deepseek-on-laptop-system-requirements-steps-to-download-the-software-more/articleshow/117619851.cms