A DeepSeek modellek AWS -en történő telepítése gondos tervezést és beállítást igényel. Itt találhatók a DeepSeek modellek, különösen a DeepSeek-R1 és desztillált variánsok telepítésének részletes előfeltételei és megfontolásai:
1. AWS -fiók és IAM szerepek **
A DeepSeek modellek AWS -en történő telepítéséhez AWS -fiókra van szüksége a megfelelő AWS Identity and Access Management (IAM) szerepekkel és engedélyekkel. Ez biztosítja, hogy rendelkezzen az AWS szolgáltatásokhoz, mint például az Amazon Bedrock, a Sagemaker és az EC2 [1] [4].2. Hardverkövetelmények **
A DeepSeek-R1 modellek, különösen a teljes 671 milliárd paraméter verzió, jelentős hardver erőforrásokat igényelnek. Az optimális teljesítményhez nagy teljesítményű GPU-kra, jelentős RAM-ra és elegendő tárolásra van szüksége. Például, a DeepSeek-R1 mérsékelt sebességgel történő futtatásához kettős EPYC CPU-val és 384 GB RAM-mal történő beállítást igényel [8]. Az AWS használatakor kihasználhatja az EC2 példányokat AWS Trainium vagy Cetferentia chipekkel a jobb teljesítmény és a költséghatékonyság érdekében [9].3. AWS Services Selection **
Az AWS számos szolgáltatást kínál a DeepSeek modellek telepítéséhez, mindegyik különböző funkciókkal és költségmeghatározásokkal:- Amazon alapkőzet: Ideális az előre képzett modellek gyors integrálásához az API-kon keresztül. Ez lehetővé teszi az egyéni modellek importálását az alapkövény egyedi modell importálásával, rugalmasságot és ellenőrzést kínálva a telepítés felett [1] [9].
- Az Amazon Sagemaker: Kezelt gépi tanulási környezetet biztosít, ahol a DeepSeek modelleket telepítheti és kezelheti olyan szolgáltatásokkal, mint a Sagemaker JumpStart vagy a nagy modell következtetési konténerek. Ez alkalmas azok számára, akik egyensúlyt akarnak a könnyű használat és a testreszabás között [4] [9].
- Amazon EC2: Rugalmasságot kínál a modellek telepítéséhez az optimális árképzés érdekében meghatározott hardverkonfigurációkon. Ez különösen akkor hasznos, ha pontos ellenőrzésre van szüksége a telepítési környezet felett [9].
4. Modellválasztás **
A DeepSeek-R1 modellek különféle méretben kaphatók, beleértve a desztillált verziókat olyan architektúrákon alapulnak, mint a Meta láma és az Face S qwen átölelése. Ezek a modellek 1,5 milliárd és 70 milliárd paraméter között mozognak, különféle kompromisszumokat kínálva a teljesítmény és az erőforrás-követelmények között. A kisebb modellek, mint például a 8B verzió, költséghatékonyabbak és gyorsabbak, míg a nagyobb modellek, mint például a 70B verzió, szorosabb teljesítményt nyújtanak az eredeti 671 milliárd paramétermodellhez [1] [4].5. Költség -megfontolások **
Ha a DeepSeek modelleket az AWS -en telepítik, a költségek jelentősen eltérhetnek a használt modell méretétől, az AWS szolgáltatásoktól és a telepítési régiótól. A nagyobb modellek általában többet fizetnek a magasabb számítási követelmények miatt. Javasoljuk, hogy figyelemmel kísérje az Amazon CloudWatch használatát és kezelje a költségeket az AWS Cost Explorer segítségével [9].6. Teljesítmény -optimalizálás **
A teljesítmény és a költségek optimalizálása érdekében fontolja meg az Amazon Sagemaker NEO használatát a modell optimalizálásához, az automatikus méretezés végrehajtásához a dinamikus erőforrás-elosztáshoz kezdje, és kezdje az alacsonyabb egyidejű kvótákkal, mielőtt a tényleges felhasználás alapján méretezné [9].Ezeknek az előfeltételeknek és megfontolásoknak a gondos értékelésével hatékonyan telepítheti a DeepSeek modelleket az AWS -en, kihasználva az AWS szolgáltatások méretezhetőségét és rugalmasságát az Ön egyedi igényeinek kielégítése érdekében.
Idézetek:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distled-lama-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-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/quuzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-onaws-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-d-download-thak.-soffare-and-more-nmore-more-more/117619851.cms