A implantação de modelos Deepseek na AWS requer planejamento e configuração cuidadosos. Aqui estão os pré-requisitos detalhados e considerações para implantar modelos Deepseek, particularmente o Deepseek-R1 e suas variantes destiladas, na AWS:
1.
Para implantar modelos Deepseek na AWS, você precisa de uma conta da AWS com funções e permissões de gerenciamento de identidade e acesso apropriadas (IAM). Isso garante que você tenha o acesso necessário a serviços da AWS, como Amazon Bedrock, Sagemaker e EC2 [1] [4].2. Requisitos de hardware **
Os modelos Deepseek-R1, especialmente a versão completa de 671 bilhões de parâmetros, requerem recursos significativos de hardware. Para um desempenho ideal, você precisará de GPUs de alto desempenho, RAM substancial e armazenamento suficiente. Por exemplo, a execução do Deepseek-R1 a uma velocidade moderada requer uma configuração com CPUs de EPYC duplo e 384 GB de RAM [8]. Ao usar a AWS, você pode aproveitar as instâncias do EC2 nos chips da AWS Trainium ou Inferentia para melhor desempenho e eficiência de custos [9].3. Seleção de serviços da AWS **
A AWS oferece vários serviços para implantar modelos Deepseek, cada um com diferentes recursos e considerações de custo:- Amazon Bedrock: Ideal para integrar rapidamente modelos pré-treinados por meio de APIs. Ele permite importar modelos personalizados usando a importação de modelos personalizados Bedrock, oferecendo flexibilidade e controle sobre a implantação [1] [9].
- Amazon Sagemaker: fornece um ambiente de aprendizado de máquina gerenciado, onde você pode implantar e gerenciar modelos Deepseek usando serviços como Sagemaker Jumpstart ou grandes contêineres de inferência de modelo. Isso é adequado para aqueles que desejam um equilíbrio entre facilidade de uso e personalização [4] [9].
- Amazon EC2: oferece a flexibilidade de implantar modelos em configurações específicas de hardware para obter desempenho de preço ideal. Isso é particularmente útil quando você precisa de controle preciso sobre o ambiente de implantação [9].
4. Seleção do modelo **
Os modelos Deepseek-R1 vêm em vários tamanhos, incluindo versões destiladas baseadas em arquiteturas como a Llama de Meta e o Abragem de Qwen. Esses modelos variam de 1,5 bilhão a 70 bilhões de parâmetros, oferecendo diferentes compensações entre os requisitos de desempenho e recursos. Modelos menores como a versão 8B são mais econômicos e mais rápidos, enquanto modelos maiores como a versão 70B oferecem desempenho mais próximo ao modelo original de 671 bilhões de parâmetros [1] [4].5. Considerações de custo **
Ao implantar modelos Deepseek na AWS, os custos podem variar significativamente com base no tamanho do modelo, nos serviços da AWS usados e na região de implantação. Modelos maiores geralmente custam mais devido a requisitos computacionais mais altos. É aconselhável monitorar o uso com o Amazon CloudWatch e gerenciar despesas usando o AWS Cost Explorer [9].6. Otimização de desempenho **
Para otimizar o desempenho e os custos, considere o uso do Amazon Sagemaker NEO para otimização do modelo, implemente a escala automática para alocação dinâmica de recursos e comece com cotas de concorrência mais baixas antes de dimensionar com base no uso real [9].Ao avaliar cuidadosamente esses pré -requisitos e considerações, você pode efetivamente implantar modelos Deepseek na AWS, alavancando a escalabilidade e a flexibilidade dos serviços da AWS para atender às suas necessidades específicas.
Citações:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distiled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requiirements-otimal-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/postss/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-crecing-and-deployment-options
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timeofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-temese-deepseek-on-laptop-system-requirements steps-to-wload-the-software--more/articleshow/117619851.cms