Menyebarkan model Deepseek di AWS membutuhkan perencanaan dan pengaturan yang cermat. Berikut adalah prasyarat dan pertimbangan terperinci untuk menggunakan model Deepseek, khususnya Deepseek-R1 dan varian sulingnya, di AWS:
1. Akun AWS dan Peran IAM **
Untuk menggunakan model Deepseek di AWS, Anda memerlukan akun AWS dengan peran dan izin AWS Identity dan Access Management (IAM) yang sesuai. Ini memastikan bahwa Anda memiliki akses yang diperlukan ke layanan AWS seperti Amazon Bedrock, Sagemaker, dan EC2 [1] [4].2. Persyaratan perangkat keras **
Model Deepseek-R1, terutama versi parameter 671 miliar penuh, membutuhkan sumber daya perangkat keras yang signifikan. Untuk kinerja yang optimal, Anda akan membutuhkan GPU berkinerja tinggi, RAM substansial, dan penyimpanan yang cukup. Misalnya, menjalankan Deepseek-R1 dengan kecepatan sedang membutuhkan pengaturan dengan CPU EPYC ganda dan 384GB RAM [8]. Saat menggunakan AWS, Anda dapat memanfaatkan instance EC2 dengan AWS Flielium atau Chips Inferentia untuk kinerja yang lebih baik dan efisiensi biaya [9].3. Pemilihan Layanan AWS **
AWS menawarkan beberapa layanan untuk menggunakan model Deepseek, masing -masing dengan fitur dan pertimbangan biaya yang berbeda:- Amazon Bedrock: Ideal untuk mengintegrasikan model pra-terlatih dengan cepat melalui API. Ini memungkinkan Anda untuk mengimpor model khusus menggunakan Impor Model Kustom Bedrock, menawarkan fleksibilitas dan kontrol atas penyebaran [1] [9].
- Amazon Sagemaker: Menyediakan lingkungan pembelajaran mesin yang dikelola di mana Anda dapat menggunakan dan mengelola model Deepseek menggunakan layanan seperti Sagemaker Jumpstart atau wadah inferensi model besar. Ini cocok untuk mereka yang menginginkan keseimbangan antara kemudahan penggunaan dan kustomisasi [4] [9].
- Amazon EC2: menawarkan fleksibilitas untuk menggunakan model pada konfigurasi perangkat keras tertentu untuk kinerja harga yang optimal. Ini sangat berguna ketika Anda membutuhkan kontrol yang tepat atas lingkungan penyebaran [9].
4. Pemilihan model **
Model Deepseek-R1 datang dalam berbagai ukuran, termasuk versi suling berdasarkan arsitektur seperti meta llama dan memeluk Qwen Face. Model-model ini berkisar dari 1,5 miliar hingga 70 miliar parameter, menawarkan trade-off yang berbeda antara kinerja dan persyaratan sumber daya. Model yang lebih kecil seperti versi 8B lebih hemat biaya dan lebih cepat, sementara model yang lebih besar seperti versi 70B menawarkan kinerja yang lebih dekat dengan model parameter 671 miliar asli [1] [4].5. Pertimbangan Biaya **
Saat menggunakan model Deepseek pada AWS, biaya dapat bervariasi secara signifikan berdasarkan ukuran model, layanan AWS yang digunakan, dan daerah penyebaran. Model yang lebih besar umumnya harganya lebih mahal karena persyaratan komputasi yang lebih tinggi. Dianjurkan untuk memantau penggunaan dengan Amazon CloudWatch dan mengelola pengeluaran menggunakan AWS Cost Explorer [9].6. Optimalisasi Kinerja **
Untuk mengoptimalkan kinerja dan biaya, pertimbangkan untuk menggunakan Amazon Sagemaker NEO untuk optimasi model, mengimplementasikan skala otomatis untuk alokasi sumber daya dinamis, dan mulai dengan kuota konkurensi yang lebih rendah sebelum meningkatkan berdasarkan penggunaan aktual [9].Dengan mengevaluasi prasyarat dan pertimbangan ini dengan cermat, Anda dapat secara efektif menggunakan model Deepseek pada AWS, memanfaatkan skalabilitas dan fleksibilitas layanan AWS untuk memenuhi kebutuhan spesifik Anda.
Kutipan:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-odels-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.
[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-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-steps-to-download-the-software-and-more/articleshow/117619851.cms