DeepSeek modeļu izvietošanai AWS ir nepieciešama rūpīga plānošana un iestatīšana. Šeit ir sīki izstrādāti priekšnoteikumi un apsvērumi DeepSeek modeļu izvietošanai, it īpaši DeepSEEK-R1 un tā destilēto variantu, AWS:
1. AWS konts un IAM lomas **
Lai izvietotu DeepSeek modeļus AWS, jums ir nepieciešams AWS konts ar atbilstošām AWS identitātes un piekļuves pārvaldības (IAM) lomām un atļaujām. Tas nodrošina, ka jums ir nepieciešama piekļuve AWS pakalpojumiem, piemēram, Amazon Bedrock, Sagemaker un EC2 [1] [4].2. aparatūras prasības **
DeepSEEK-R1 modeļiem, it īpaši pilna 671 miljarda parametru versijai, ir nepieciešami ievērojami aparatūras resursi. Lai iegūtu optimālu veiktspēju, jums būs nepieciešami augstas veiktspējas GPU, ievērojams RAM un pietiekama krātuve. Piemēram, DeepSEEK-R1 darbināšanai ar mērenu ātrumu nepieciešama iestatīšana ar divkāršu EPYC CPU un 384 GB RAM [8]. Izmantojot AWS, jūs varat izmantot EC2 gadījumus ar AWS Trainium vai Ceferentia mikroshēmām, lai iegūtu labāku veiktspēju un izmaksu efektivitāti [9].
Ad
3. AWS pakalpojumu atlase **
AWS piedāvā vairākus pakalpojumus DeepSeEK modeļu izvietošanai, katram no tiem ir dažādas funkcijas un izmaksu apsvērumi:- Amazon pamatiežu: ideāli piemērots, lai ātri integrētu iepriekš apmācītus modeļus caur API. Tas ļauj importēt pielāgotos modeļus, izmantojot pamatieža pielāgoto modeļa importu, piedāvājot elastību un kontroli pār izvietošanu [1] [9].
- Amazon Sagemaker: nodrošina pārvaldītu mašīnmācīšanās vidi, kurā varat izvietot un pārvaldīt DeepSeEK modeļus, izmantojot tādus pakalpojumus kā Sagemaker JumpStart vai lieli modeļa secinājumu konteineri. Tas ir piemērots tiem, kas vēlas līdzsvaru starp lietošanas vieglumu un pielāgošanu [4] [9].
- Amazon EC2: piedāvā elastību modeļu izvietošanai īpašās aparatūras konfigurācijās, lai iegūtu optimālu cenu veiktspēju. Tas ir īpaši noderīgi, ja jums nepieciešama precīza kontrole pār izvietošanas vidi [9].
4. Modeļa izvēle **
DeepSEEK-R1 modeļiem ir dažādi izmēri, ieskaitot destilētas versijas, kuru pamatā ir tādas arhitektūras kā meta lama un apskaujot Face Qwen. Šie modeļi svārstās no 1,5 miljardiem līdz 70 miljardiem parametru, piedāvājot dažādus kompromisus starp veiktspējas un resursu prasībām. Mazāki modeļi, piemēram, 8B versija, ir rentablāki un ātrāki, savukārt lielāki modeļi, piemēram, 70B versija, piedāvā tuvāk sākotnējam 671 miljarda parametru modelim [1] [4].5. izmaksu apsvērumi **
Izvietojot DeepSeek modeļus AWS, izmaksas var ievērojami atšķirties, pamatojoties uz modeļa lielumu, izmantotajiem AWS pakalpojumiem un izvietošanas reģionu. Lielāki modeļi parasti maksā vairāk, pateicoties augstākām skaitļošanas prasībām. Ieteicams uzraudzīt lietojumu ar Amazon CloudWatch un pārvaldīt izdevumus, izmantojot AWS Cost Explorer [9].6. veiktspējas optimizācija **
Lai optimizētu veiktspēju un izmaksas, apsveriet iespēju izmantot Amazon Sagemaker NEO modeļa optimizēšanai, ieviesiet automātisko mērogošanu dinamiskā resursu sadalījumā un sāciet ar zemāku vienlaicīguma kvotām, pirms palielināt, pamatojoties uz faktisko izmantošanu [9].Rūpīgi novērtējot šos priekšnoteikumus un apsvērumus, jūs varat efektīvi izvietot DeepSeEK modeļus uz AWS, izmantojot AWS pakalpojumu mērogojamību un elastību, lai apmierinātu jūsu īpašās vajadzības.
Atsauces:
[1.]
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-izvietojums-setup-2e48
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
.
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-depseek-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-proing-and-drewithent-options
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-use-deepseek-on-laptop-system-requirements-steps-to-download-the-software-and-more/artichow/117619851.cms