Implementarea modelelor Deepseek pe AWS necesită o planificare și configurare atentă. Iată premisele și considerațiile detaliate pentru implementarea modelelor Deepseek, în special Deepseek-R1 și variantele sale distilate, pe AWS:
1. Cont AWS și roluri IAM **
Pentru a implementa modele Deepseek pe AWS, aveți nevoie de un cont AWS cu roluri și permisiuni AWS Identity and Access (IAM). Acest lucru vă asigură că aveți accesul necesar la serviciile AWS, cum ar fi Amazon Bedrock, Sagemaker și EC2 [1] [4].2. Cerințe hardware **
Modelele Deepseek-R1, în special versiunea completă de 671 miliarde de parametri, necesită resurse hardware semnificative. Pentru o performanță optimă, veți avea nevoie de GPU-uri de înaltă performanță, RAM substanțiale și stocare suficientă. De exemplu, rularea DeepSeek-R1 cu o viteză moderată necesită o configurație cu procesoare EPYC duble și 384 GB RAM [8]. Când utilizați AWS, puteți folosi instanțele EC2 cu cipuri AWS Trainium sau Inferentia pentru o performanță mai bună și eficiență a costurilor [9].###. 3. Selecția serviciilor AWS **
AWS oferă mai multe servicii pentru implementarea modelelor DeepSeek, fiecare cu caracteristici diferite și considerente de costuri:
- Amazon Bedrock: Ideal pentru integrarea rapidă a modelelor pre-instruite prin API-uri. Vă permite să importați modele personalizate folosind BedRock Custom Model Import, oferind flexibilitate și control asupra implementării [1] [9].
- Amazon Sagemaker: Oferă un mediu de învățare automată gestionat în care puteți implementa și gestiona modele Deepseek folosind servicii precum Sagemaker Jumpstart sau containere mari de inferență cu modele. Acest lucru este potrivit pentru cei care doresc un echilibru între ușurința de utilizare și personalizare [4] [9].
- Amazon EC2: oferă flexibilitatea de a implementa modele pe configurații hardware specifice pentru o performanță optimă a prețurilor. Acest lucru este deosebit de util atunci când aveți nevoie de un control precis asupra mediului de implementare [9].
4. Selecția modelului **
Modelele Deepseek-R1 au diferite dimensiuni, inclusiv versiuni distilate bazate pe arhitecturi precum Meta-s Llama și îmbrățișarea feței Qwen. Aceste modele variază de la 1,5 miliarde la 70 de miliarde de parametri, oferind diferite compromisuri între cerințele de performanță și resurse. Modelele mai mici, cum ar fi versiunea 8B, sunt mai rentabile și mai rapide, în timp ce modelele mai mari precum versiunea de 70B oferă o performanță mai atentă la modelul original de 671 miliarde de parametri [1] [4].5. Considerații privind costurile **
Atunci când implementați modele Deepseek pe AWS, costurile pot varia semnificativ în funcție de dimensiunea modelului, de serviciile AWS utilizate și de regiunea de implementare. În general, modelele mai mari costă mai mult datorită cerințelor de calcul mai mari. Este recomandabil să monitorizați utilizarea cu Amazon Cloudwatch și să gestionați cheltuielile folosind AWS Cost Explorer [9].6. Optimizarea performanței **
Pentru a optimiza performanța și costurile, luați în considerare utilizarea Amazon Sagemaker NEO pentru optimizarea modelului, implementați auto-scalare pentru alocarea dinamică a resurselor și începeți cu cote de concurență mai mici înainte de a se extinde pe baza utilizării efective [9].Prin evaluarea cu atenție a acestor premise și considerente, puteți implementa în mod eficient modele Deepseek pe AWS, folosind scalabilitatea și flexibilitatea serviciilor AWS pentru a răspunde nevoilor dvs. specifice.
Citări:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
]
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
]
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-eepseek-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-eepseek-AI-preptic-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-deepseek-on-laptop-system-requirements-taps-to-download-the-software-and-more/articleshow/117619851.cms