Diegti „Deepseeek“ modelius AWS reikia kruopščiai planuoti ir nustatyti. Čia pateikiamos išsamios sąlygos ir aspektai, kaip diegti „Deepseeek“ modelius, ypač „Deepseek-R1“ ir jo distiliuotus variantus, AWS:
1. AWS sąskaita ir IAM vaidmenys **
Norėdami įdiegti „Deepseeek“ modelius AWS, jums reikia AWS paskyros su tinkamu AWS tapatybės ir prieigos valdymo (IAM) vaidmenimis ir leidimais. Tai užtikrina, kad turite reikiamą prieigą prie AWS paslaugų, tokių kaip „Amazon Bedrock“, „Sagemaker“ ir „EC2“ [1] [4].2. Aparatūros reikalavimai **
„Deepseek-R1“ modeliams, ypač visam 671 milijardo parametrų versijai, reikia reikšmingų aparatūros išteklių. Norint optimaliai našumui, jums reikės aukštos kokybės GPU, esminės RAM ir pakankamai saugojimo. Pavyzdžiui, norint paleisti „Deepseek-R1“ vidutiniu greičiu, reikia sąrankos su dvigubais EPYC procesoriais ir 384 GB RAM [8]. Naudodamiesi AWS, galite panaudoti EC2 egzempliorius naudodami „AWS Trainium“ ar „Inferentia“ lustus, kad būtų geresnis našumas ir ekonominis efektyvumas [9].
Ad
3. AWS paslaugų pasirinkimas **
AWS siūlo keletą paslaugų, skirtų diegti „Deepseeek“ modelius, kiekvienas turi skirtingas funkcijas ir sąnaudas:- „Amazon Bedrock“: idealiai tinka greitai integruoti iš anksto apmokytus modelius per API. Tai leidžia importuoti pasirinktinius modelius naudojant „Bedrock“ pasirinktinio modelio importą, siūlant lankstumą ir valdymą diegti [1] [9].
- „Amazon Sagemaker“: suteikia valdomą mašinų mokymosi aplinką, kurioje galite diegti ir valdyti „Deepseeek“ modelius, naudodamiesi tokiomis paslaugomis kaip „Sagemaker JumpStart“ ar „Big Model“ išvadų konteineriai. Tai tinka tiems, kurie nori pusiausvyros tarp naudojimo ir pritaikymo lengvumo [4] [9].
- „Amazon EC2“: siūlo lankstumą diegti modelius su konkrečiomis aparatinės įrangos konfigūracijomis, kad būtų optimali kainos rezultatas. Tai ypač naudinga, kai jums reikia tiksliai kontroliuoti diegimo aplinką [9].
4. Modelio pasirinkimas **
„Deepseek-R1“ modeliai yra įvairių dydžių, įskaitant distiliuotas versijas, pagrįstas architektūromis, tokiomis kaip „Meta S Lama“ ir „Hugning Face“ „Qwen“. Šie modeliai svyruoja nuo 1,5 milijardo iki 70 milijardų parametrų, siūlančių skirtingus kompromisus tarp našumo ir išteklių reikalavimų. Mažesni modeliai, tokie kaip „8B“ versija, yra ekonomiškesni ir greitesni, o didesni modeliai, tokie kaip 70B versija, siūlo artimesnį originalų 671 milijardo parametrų modelį [1] [4].5. Išlaidų sumetimai **
Diegdami „Deepseeek“ modelius AWS, išlaidos gali labai skirtis atsižvelgiant į modelio dydį, naudojamas AWS paslaugas ir diegimo regioną. Didesni modeliai paprastai kainuoja brangiau dėl didesnių skaičiavimo reikalavimų. Patartina stebėti naudojimą naudojant „Amazon CloudWatch“ ir valdyti išlaidas naudojant AWS išlaidų tyrinėtoją [9].6. Veiklos optimizavimas **
Norėdami optimizuoti našumą ir išlaidas, apsvarstykite galimybę naudoti „Amazon Sagemaker Neo“ modeliui optimizavimui, įgyvendinkite automatinį skolą dinaminiam išteklių paskirstymui ir pradėkite nuo mažesnių suderinamumo kvotų, prieš pradėdami didinti, atsižvelgiant į faktinį naudojimą [9].Atidžiai įvertindami šias išankstines sąlygas ir aspektus, galite efektyviai diegti „Deepseee“ modelius AWS, panaudodami AWS paslaugų mastelio mastelio mastelio mastelio keitimą ir lankstumą, kad patenkintumėte jūsų specifinius poreikius.
Citatos:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-mport/
[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/depall-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- airping ir-deploard-options
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesoFindia.indiatimes.com/technology/tech-typs/how-to-use-deepseek-onpaptop-system-requirements-steps-to-download-the-software-more/articleshow/117619851.cms