Розгортання моделей DeepSeek на AWS вимагає ретельного планування та налаштування. Ось детальні передумови та міркування щодо розгортання моделей DeepSeek, зокрема DeepSeek-R1 та його дистильованих варіантів, на AWS:
1. Обліковий запис AWS та IAM ролі **
Для розгортання моделей DeepSeek на AWS вам потрібен обліковий запис AWS з відповідною ролями та дозволами AWS Identity та Access Management (IAM). Це гарантує, що у вас є необхідний доступ до послуг AWS, таких як Amazon Bedrock, Sagemaker та EC2 [1] [4].2. Вимоги до обладнання **
Моделі Deepseek-R1, особливо повна версія параметрів 671 мільярда, потребують значних апаратних ресурсів. Для оптимальної продуктивності вам знадобляться високоефективні графічні процесорні процесори, значна оперативна пам’ять та достатня кількість зберігання. Наприклад, запуск DeepSeek-R1 з помірною швидкістю вимагає налаштування з подвійними процесорами EPYC та 384 ГБ оперативної пам’яті [8]. Використовуючи AWS, ви можете використовувати екземпляри EC2 з Trainium або Inferentia Chips для кращої ефективності та економічної ефективності [9].3. Вибір послуг AWS **
AWS пропонує кілька послуг для розгортання моделей DeepSeek, кожна з яких має різні функції та міркування щодо витрат:- Amazon Bedrock: Ідеально підходить для швидкого інтеграції попередньо підготовлених моделей через API. Це дозволяє імпортувати власні моделі за допомогою імпорту на замовлення Bedrock, пропонуючи гнучкість та контроль над розгортанням [1] [9].
- Amazon Sagemaker: забезпечує кероване машинне середовище, де ви можете розгорнути та керувати моделями DeepSeek, використовуючи такі послуги, як SageMaker Jumpstart або великі контейнери для висновку моделі. Це підходить для тих, хто хоче баланс між простотою використання та налаштуванням [4] [9].
- Amazon EC2: пропонує гнучкість для розгортання моделей на конкретних конфігураціях обладнання для оптимальної цінової продуктивності. Це особливо корисно, коли вам потрібен точний контроль над середовищем розгортання [9].
4. Вибір моделі **
Моделі DeepSeek-R1 є різними розмірами, включаючи дистильовані версії на основі таких архітектур, як мета-лама та обійми обличчя Qwen. Ці моделі становлять від 1,5 мільярда до 70 мільярдів параметрів, пропонуючи різні компроміси між продуктивністю та вимогами до ресурсів. Менші моделі, такі як версія 8B, є більш економічними та швидшими, тоді як більші моделі, такі як версія 70B, пропонують більш детальну продуктивність до початкової моделі параметрів 671 мільярда [1] [4].5. Вартість міркувань **
Розгортаючи моделі DeepSeek на AWS, витрати можуть значно відрізнятися на основі розміру моделі, використаних послуг AWS та регіоні розгортання. Більші моделі, як правило, коштують дорожче через більш високі обчислювальні вимоги. Доцільно контролювати використання за допомогою Amazon CloudWatch та керувати витратами за допомогою провідника витрат AWS [9].6. Оптимізація продуктивності **
Для оптимізації продуктивності та витрат подумайте про використання Amazon Sagemaker Neo для оптимізації моделі, впроваджуйте автоматичне масштабування для динамічного розподілу ресурсів та почніть з нижчих квот на одночасність, перш ніж збільшувати на основі фактичного використання [9].Ретельно оцінюючи ці передумови та міркування, ви можете ефективно розгорнути моделі DeepSeek на AWS, використовуючи масштабованість та гнучкість послуг AWS для задоволення ваших конкретних потреб.
Цитати:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-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-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepeek-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
4
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[.