Triển khai các mô hình DeepSeek trên AWS đòi hỏi lập kế hoạch và thiết lập cẩn thận. Dưới đây là các điều kiện tiên quyết chi tiết và cân nhắc để triển khai các mô hình DeepSeek, đặc biệt là Deepseek-R1 và các biến thể chưng cất của nó, trên AWS:
1. Vai trò tài khoản AWS và IAM **
Để triển khai các mô hình DeepSeek trên AWS, bạn cần có một tài khoản AWS với vai trò và quyền quản lý truy cập AWS (IAM) phù hợp (IAM). Điều này đảm bảo rằng bạn có quyền truy cập cần thiết vào các dịch vụ AWS như Amazon Bedrock, Sagemaker và EC2 [1] [4].2. Yêu cầu phần cứng **
Các mô hình DeepSeek-R1, đặc biệt là phiên bản tham số 671 tỷ, yêu cầu tài nguyên phần cứng đáng kể. Để có hiệu suất tối ưu, bạn sẽ cần GPU hiệu suất cao, RAM đáng kể và lưu trữ đầy đủ. Chẳng hạn, chạy Deepseek-R1 với tốc độ vừa phải đòi hỏi phải thiết lập với CPU EPYC kép và 384GB RAM [8]. Khi sử dụng AWS, bạn có thể tận dụng các trường hợp EC2 với AWS Trainium hoặc Inferentia Chip để có hiệu suất và hiệu quả chi phí tốt hơn [9].3. Lựa chọn dịch vụ AWS **
AWS cung cấp một số dịch vụ để triển khai các mô hình DeepSeek, mỗi mô hình có các tính năng và cân nhắc chi phí khác nhau:- Amazon Bedrock: Lý tưởng để tích hợp nhanh chóng các mô hình được đào tạo trước thông qua API. Nó cho phép bạn nhập các mô hình tùy chỉnh bằng cách sử dụng nhập mô hình tùy chỉnh Bedrock, cung cấp tính linh hoạt và kiểm soát triển khai [1] [9].
- Amazon Sagemaker: Cung cấp môi trường học máy được quản lý, nơi bạn có thể triển khai và quản lý các mô hình DeepSeek bằng các dịch vụ như Sagemaker JumpStart hoặc các thùng chứa suy luận mô hình lớn. Điều này phù hợp cho những người muốn có sự cân bằng giữa dễ sử dụng và tùy chỉnh [4] [9].
- Amazon EC2: Cung cấp tính linh hoạt để triển khai các mô hình trên các cấu hình phần cứng cụ thể để thực hiện giá tối ưu. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn cần kiểm soát chính xác môi trường triển khai [9].
4. Lựa chọn mô hình **
Các mô hình Deepseek-R1 có nhiều kích cỡ khác nhau, bao gồm các phiên bản chưng cất dựa trên các kiến trúc như Llama và ôm mặt Qwen. Các mô hình này dao động từ 1,5 tỷ đến 70 tỷ thông số, cung cấp sự đánh đổi khác nhau giữa các yêu cầu về hiệu suất và tài nguyên. Các mô hình nhỏ hơn như phiên bản 8B hiệu quả hơn và nhanh hơn, trong khi các mô hình lớn hơn như phiên bản 70B cung cấp hiệu suất gần hơn với mô hình tham số 671 tỷ ban đầu [1] [4].5. Cân nhắc chi phí **
Khi triển khai các mô hình DeepSeek trên AWS, chi phí có thể thay đổi đáng kể dựa trên kích thước mô hình, dịch vụ AWS được sử dụng và khu vực triển khai. Các mô hình lớn hơn thường chi phí nhiều hơn do các yêu cầu tính toán cao hơn. Nên giám sát việc sử dụng với Amazon CloudWatch và quản lý chi phí bằng AWS Cost Explorer [9].6. Tối ưu hóa hiệu suất **
Để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí, hãy xem xét sử dụng Amazon Sagemaker NEO để tối ưu hóa mô hình, thực hiện việc tự động chia tỷ lệ để phân bổ tài nguyên động và bắt đầu với hạn ngạch đồng thời thấp hơn trước khi tăng lên dựa trên việc sử dụng thực tế [9].Bằng cách đánh giá cẩn thận các điều kiện tiên quyết và cân nhắc này, bạn có thể triển khai hiệu quả các mô hình DeepSeek trên AWS, tận dụng khả năng mở rộng và tính linh hoạt của các dịch vụ AWS để đáp ứng nhu cầu cụ thể của bạn.
Trích dẫn:
.
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
.
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/405073
.
[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