Deepseceeki mudelite juurutamine AWS -is nõuab hoolikat kavandamist ja seadistamist. Siin on üksikasjalikud eeltingimused ja kaalutlused Deepseceeki mudelite, eriti DeepSEEK-R1 ja selle destilleeritud variantide juurutamiseks AWS-is:
1. AWS -i konto ja iam rollid **
DeepSEEK -mudelite juurutamiseks AWS -is vajate AWS -i kontot, millel on sobiv AWS -i identiteet ja juurdepääsuhaldus (IAM) rollid ja õigused. See tagab, et teil on vajalik juurdepääs AWS -i teenustele nagu Amazon Bedrock, SageMaker ja EC2 [1] [4].2. riistvara nõuded **
Deepseek-R1 mudelid, eriti täis 671 miljardit parameetri versiooni, vajavad olulisi riistvararessursse. Optimaalseks jõudluseks vajate suure jõudlusega GPU-sid, olulist RAM-i ja piisavat salvestusruumi. Näiteks DeepSEEEK-R1 käitamine mõõdukal kiirusel nõuab seadistust kahe EPYC protsessoriga ja 384 GB RAM-iga [8]. AWS -i kasutamisel saate parema jõudluse ja kulutõhususe saavutamiseks kasutada EC2 eksemplare AWS -i treening- või järelduskiipidega [9].3. AWS -teenuste valik **
AWS pakub mitmeid teenuseid DeepSEEK -mudelite juurutamiseks, millest igaühel on erinevad funktsioonid ja kulude kaalutlused:- Amazon Bedrock: Ideaalne eelnevate mudelite kiireks integreerimiseks API-de kaudu. See võimaldab teil importida kohandatud mudeleid, kasutades Bedrocki kohandatud mudeli importi, pakkudes paindlikkust ja juhtimist juurutamise üle [1] [9].
- Amazon SageMaker: pakub hallatavat masinõppekeskkonda, kus saate Deepseeki mudeleid juurutada ja hallata selliseid teenuseid nagu SageMaker Jumpstart või suured mudeli järelduste konteinerid. See sobib neile, kes soovivad tasakaalu kasutusmugavuse ja kohandamise vahel [4] [9].
- Amazon EC2: pakub paindlikkust mudelite juurutamiseks konkreetsetes riistvarakonfiguratsioonides optimaalse hinna jõudluse saavutamiseks. See on eriti kasulik siis, kui vajate juurutuskeskkonna täpset kontrolli [9].
4. mudeli valik **
Deepseek-R1 mudeleid on erineva suurusega, sealhulgas destilleeritud versioonid, mis põhinevad arhitektuuridel nagu Meta laama ja kallistamine näo Qwen. Need mudelid on vahemikus 1,5 miljard kuni 70 miljardit parameetrit, pakkudes tulemuslikkuse ja ressursside nõuete vahel erinevaid kompromisse. Väiksemad mudelid, nagu 8B versioon, on kulutõhusamad ja kiiremini, samas kui suuremad mudelid, näiteks 70B versioon, pakuvad originaalse 671 miljardi parameetri mudelile tihedamat jõudlust [1] [4].5. Kulu kaalutlused **
DeepSEEK -mudelite juurutamisel AWS -ile võivad kulud märkimisväärselt erineda mudeli suuruse, AWS -teenuste ja juurutuspiirkonna põhjal. Suuremad mudelid maksavad kõrgemate arvutusnõuete tõttu üldiselt rohkem. Soovitav on jälgida kasutamist Amazon CloudWatchiga ja hallata kulusid, kasutades AWS Cost Explorerit [9].6. jõudluse optimeerimine **
Toimivuse ja kulude optimeerimiseks kaaluge Amazon Sagemaker NEO kasutamist mudeli optimeerimiseks, rakendage automaatseid skaleerimist dünaamilise ressursside jaotamiseks ja alustage madalamate samaaegsete kvoodidega, enne kui suurendatakse tegeliku kasutamise alusel [9].Hinnates neid eeldusi ja kaalutlusi hoolikalt, saate DeepSEEK mudeleid AWS -i tõhusalt juurutada, võimendades AWS -teenuste mastaapsust ja paindlikkust teie konkreetsete vajaduste rahuldamiseks.
Tsitaadid:
]
]
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
]
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-modelid
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/405073
]
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/dicussions/19
]
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/dicussions/56
]