La implementación de modelos Deepseek en AWS requiere una planificación y configuración cuidadosa. Aquí están los requisitos previos detallados y consideraciones para implementar modelos Deepseek, particularmente el Deepseek-R1 y sus variantes destiladas, en AWS:
1. Cuenta de AWS y roles IAM **
Para implementar modelos Deepseek en AWS, necesita una cuenta de AWS con los roles y permisos de gestión de identidad y acceso de AWS apropiados (IAM). Esto asegura que tenga el acceso necesario a los servicios de AWS como Amazon Bedrock, Sagemaker y EC2 [1] [4].2. Requisitos de hardware **
Los modelos Deepseek-R1, especialmente la versión completa de 671 mil millones de parámetros, requieren recursos de hardware significativos. Para un rendimiento óptimo, necesitará GPU de alto rendimiento, RAM sustancial y almacenamiento suficiente. Por ejemplo, ejecutar Deepseek-R1 a una velocidad moderada requiere una configuración con CPU de EPYC dual y 384 GB de RAM [8]. Cuando use AWS, puede aprovechar las instancias de EC2 con chips de AWS Trainium o Inferentia para un mejor rendimiento y rentabilidad [9].3. Selección de servicios de AWS **
AWS ofrece varios servicios para implementar modelos Deepseek, cada uno con diferentes características y consideraciones de costos:- Bedrock de Amazon: ideal para integrar rápidamente los modelos previamente capacitados a través de API. Le permite importar modelos personalizados utilizando la importación de modelos personalizados de roca, ofreciendo flexibilidad y control sobre la implementación [1] [9].
- Amazon SageMaker: proporciona un entorno de aprendizaje automático administrado donde puede implementar y administrar modelos Deepseek utilizando servicios como Sagemaker JumpStart o contenedores de inferencias de modelos grandes. Esto es adecuado para aquellos que desean un equilibrio entre la facilidad de uso y la personalización [4] [9].
- Amazon EC2: ofrece la flexibilidad para implementar modelos en configuraciones de hardware específicas para un rendimiento óptimo de precio. Esto es particularmente útil cuando necesita un control preciso sobre el entorno de implementación [9].
4. Selección de modelo **
Los modelos Deepseek-R1 vienen en varios tamaños, incluidas versiones destiladas basadas en arquitecturas como Meta's Llama y abrazando la cara de la cara. Estos modelos varían de 1.500 millones a 70 mil millones de parámetros, que ofrecen diferentes compensaciones entre el rendimiento y los requisitos de recursos. Los modelos más pequeños como la versión 8B son más rentables y más rápidos, mientras que los modelos más grandes como la versión 70B ofrecen un rendimiento más cercano al modelo original de 671 mil millones de parámetros [1] [4].5. Consideraciones de costos **
Al implementar modelos Deepseek en AWS, los costos pueden variar significativamente en función del tamaño del modelo, los servicios de AWS utilizados y la región de implementación. Los modelos más grandes generalmente cuestan más debido a los mayores requisitos computacionales. Es aconsejable monitorear el uso con Amazon CloudWatch y administrar los gastos utilizando AWS Coss Explorer [9].6. Optimización del rendimiento **
Para optimizar el rendimiento y los costos, considere usar Amazon Sagemaker NEO para la optimización del modelo, implementar la escala automática para la asignación de recursos dinámicos y comenzar con cuotas de concurrencia más bajas antes de ampliar en función del uso real [9].Al evaluar cuidadosamente estos requisitos previos y consideraciones, puede implementar efectivamente modelos Deepseek en AWS, aprovechando la escalabilidad y la flexibilidad de los servicios de AWS para satisfacer sus necesidades específicas.
Citas:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-letarning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-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/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-pricing-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-steps-to-download-the-software-and-more/articleshow/117619851.cms