Att distribuera Deepseek -modellerna på AWS kräver noggrann planering och installation. Här är de detaljerade förutsättningarna och övervägandena för att distribuera Deepseek-modellerna, särskilt Deepseek-R1 och dess destillerade varianter, på AWS:
1. AWS -konto och IAM -roller **
För att distribuera Deepseek -modeller på AWS behöver du ett AWS -konto med lämpliga AWS Identity and Access Management (IAM) roller och behörigheter. Detta säkerställer att du har nödvändig tillgång till AWS -tjänster som Amazon Bedrock, Sagemaker och EC2 [1] [4].2. Hårdvarukrav **
Deepseek-R1-modellerna, särskilt hela parameterversionen på 671 miljarder, kräver betydande hårdvaruresurser. För optimal prestanda behöver du högpresterande GPU: er, betydande RAM och tillräcklig lagring. Exempelvis kräver det att köra Deepseek-R1 med måttlig hastighet med dubbla EPYC-CPU: er och 384 GB RAM [8]. När du använder AWS kan du utnyttja EC2 -instanser med AWS Trainium eller Inferentia -chips för bättre prestanda och kostnadseffektivitet [9].3. AWS Services Val **
AWS erbjuder flera tjänster för att distribuera Deepseek -modeller, var och en med olika funktioner och kostnadsöverväganden:- Amazon Bedrock: Idealisk för att snabbt integrera förtränade modeller genom API: er. Det gör att du kan importera anpassade modeller med hjälp av Bedrock Custom Model -import, vilket erbjuder flexibilitet och kontroll över distributionen [1] [9].
- Amazon Sagemaker: Tillhandahåller en hanterad maskininlärningsmiljö där du kan distribuera och hantera Deepseek -modeller med tjänster som Sagemaker Jumpstart eller stora modellinferensbehållare. Detta är lämpligt för dem som vill ha en balans mellan användarvänlighet och anpassning [4] [9].
- Amazon EC2: erbjuder flexibilitet att distribuera modeller på specifika hårdvarukonfigurationer för optimal prisprestanda. Detta är särskilt användbart när du behöver exakt kontroll över distributionsmiljön [9].
4. Modellval **
Deepseek-R1-modeller finns i olika storlekar, inklusive destillerade versioner baserade på arkitekturer som Metas Llama och kramar Face's Qwen. Dessa modeller sträcker sig från 1,5 miljarder till 70 miljarder parametrar, vilket erbjuder olika avvägningar mellan prestanda och resurskrav. Mindre modeller som 8B-versionen är mer kostnadseffektiva och snabbare, medan större modeller som 70B-versionen erbjuder närmare prestanda till den ursprungliga 671 miljarder parametermodellen [1] [4].5. Kostnadsöverväganden **
Vid distribution av Deepseek -modeller på AWS kan kostnaderna variera betydligt beroende på modellstorlek, AWS -tjänster som används och distributionsområdet. Större modeller kostar i allmänhet mer på grund av högre beräkningskrav. Det är tillrådligt att övervaka användningen med Amazon Cloudwatch och hantera utgifter med AWS Cost Explorer [9].6. Prestationsoptimering **
För att optimera prestanda och kostnader, överväg att använda Amazon Sagemaker Neo för modelloptimering, implementera autoskalning för dynamisk resursallokering och börja med lägre samtidighetskvoter innan du skalar upp baserat på faktisk användning [9].Genom att noggrant utvärdera dessa förutsättningar och överväganden kan du effektivt distribuera Deepseek -modeller på AWS, utnyttja skalbarheten och flexibiliteten hos AWS -tjänster för att tillgodose dina specifika behov.
Citeringar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
]
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
[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
]
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-deepseek