Развертывание моделей DeepSeek на AWS требует тщательного планирования и настройки. Вот подробные предпосылки и соображения для развертывания моделей DeepSeek, особенно DeepSeek-R1 и его дистиллированных вариантов, на AWS:
1. AWS Account и IAM Roles **
Чтобы развернуть модели DeepSeek на AWS, вам нужна учетная запись AWS с соответствующими ролями и разрешениями управления идентификацией AWS (IAM). Это гарантирует, что у вас есть необходимый доступ к услугам AWS, таким как Amazon Bedrock, SageMaker и EC2 [1] [4].2. Требования к аппаратным обеспечениям **
Модели DeepSeek-R1, особенно полная версия параметров 671 миллиарда, требуют значительных аппаратных ресурсов. Для оптимальной производительности вам понадобятся высокопроизводительные графические процессоры, существенная оперативная память и достаточное хранилище. Например, для работы DeepSeek-R1 на умеренной скорости требуется настройка с Dual Epyc-процессорами и 384 ГБ оперативной памяти [8]. При использовании AWS вы можете использовать экземпляры EC2 с помощью AWS Tradium или Conferentia Chips для повышения производительности и эффективности затрат [9].3. Выбор услуг AWS **
AWS предлагает несколько услуг для развертывания моделей DeepSeek, каждый из которых имеет различные функции и соображения затрат:- Amazon Bedrock: идеально подходит для быстрого интеграции предварительно обученных моделей с помощью API. Он позволяет импортировать пользовательские модели, используя импорт модели Bedrock, предлагая гибкость и управление развертыванием [1] [9].
- Amazon SageMaker: предоставляет среду управляемого машинного обучения, где вы можете развернуть и управлять моделями DeepSeek, используя такие услуги, как SageMaker JumpStart или крупные контейнеры по выводу. Это подходит для тех, кто хочет баланс между простотой использования и настройкой [4] [9].
- Amazon EC2: предлагает гибкость для развертывания моделей на определенных аппаратных конфигурациях для оптимальной эффективности цены. Это особенно полезно, когда вам нужен точный контроль над средой развертывания [9].
4. Выбор модели **
Модели DeepSeek-R1 бывают разных размеров, в том числе дистиллированные версии, основанные на таких архитектурах, как Meta's Llama и обнимая лицо Qwen. Эти модели варьируются от 1,5 до 70 миллиардов параметров, предлагая различные компромиссы между требованиями производительности и ресурсов. Меньшие модели, такие как версия 8B, более экономически эффективны и быстрее, в то время как более крупные модели, такие как версия 70B, предлагают более тесную производительность к оригинальной модели параметров 671 миллиарда [1] [4].5. Соображения стоимости **
При развертывании моделей DeepSeek на AWS затраты могут значительно различаться в зависимости от размера модели, использования AWS и региона развертывания. Большие модели обычно стоят дороже из -за более высоких вычислительных требований. Желательно отслеживать использование с помощью Amazon CloudWatch и управлять затратами с использованием AWS Explorer [9].6. Оптимизация производительности **
Чтобы оптимизировать производительность и затраты, рассмотрите возможность использования Amazon SageMaker Neo для оптимизации модели, реализации автоматического масштаба для динамического распределения ресурсов и начните с более низких квот параллелизма, прежде чем масштабироваться на основе фактического использования [9].Тщательно оценивая эти предпосылки и соображения, вы можете эффективно развернуть модели DeepSeek на AWS, используя масштабируемость и гибкость услуг AWS для удовлетворения ваших конкретных потребностей.
Цитаты:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-leployment-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-infere-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-центр и деплумент-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-steps-to-download-the-software-and-more/articleshow/117619851.cms