การปรับใช้โมเดล Deepseek บน AWS ต้องมีการวางแผนและการตั้งค่าอย่างรอบคอบ นี่คือข้อกำหนดเบื้องต้นโดยละเอียดและการพิจารณาสำหรับการปรับใช้แบบจำลอง Deepseek โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Deepseek-R1 และตัวแปรกลั่นบน AWS:
1. บัญชี AWS และบทบาทของ IAM **
ในการปรับใช้โมเดล Deepseek บน AWS คุณต้องมีบัญชี AWS ที่มีบทบาทและการจัดการการเข้าถึง AWS ที่เหมาะสม (IAM) และสิทธิ์ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคุณสามารถเข้าถึงบริการ AWS ที่จำเป็นเช่น Amazon Bedrock, Sagemaker และ EC2 [1] [4]2. ข้อกำหนดฮาร์ดแวร์ **
โมเดล Deepseek-R1 โดยเฉพาะรุ่นพารามิเตอร์เต็ม 671 พันล้านต้องการทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่สำคัญ เพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุดคุณจะต้องใช้ GPU ที่มีประสิทธิภาพสูง RAM ที่สำคัญและการจัดเก็บที่เพียงพอ ตัวอย่างเช่นการรัน Deepseek-R1 ด้วยความเร็วปานกลางต้องใช้การตั้งค่าด้วยซีพียู EPYC คู่และ RAM 384GB [8] เมื่อใช้ AWS คุณสามารถใช้ประโยชน์จากอินสแตนซ์ EC2 ด้วย AWS Trainium หรือ Inferentia Chips เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและประสิทธิภาพด้านต้นทุน [9]3. การเลือกบริการ AWS **
AWS เสนอบริการหลายอย่างสำหรับการปรับใช้โมเดล Deepseek แต่ละรุ่นมีคุณสมบัติและข้อควรพิจารณาค่าใช้จ่ายที่แตกต่างกัน:- Bedrock Amazon: เหมาะสำหรับการรวมรุ่นที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนเข้ากับ API อย่างรวดเร็ว ช่วยให้คุณสามารถนำเข้าโมเดลที่กำหนดเองโดยใช้การนำเข้าแบบจำลองที่กำหนดเองให้ความยืดหยุ่นและควบคุมการปรับใช้ [1] [9]
- Amazon Sagemaker: จัดให้มีสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีการจัดการซึ่งคุณสามารถปรับใช้และจัดการโมเดล Deepseek โดยใช้บริการเช่น Sagemaker Jumpstart หรือคอนเทนเนอร์การอนุมานขนาดใหญ่ เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการความสมดุลระหว่างความสะดวกในการใช้งานและการปรับแต่ง [4] [9]
- Amazon EC2: เสนอความยืดหยุ่นในการปรับใช้โมเดลในการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับประสิทธิภาพการทำงานที่ดีที่สุด สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการการควบคุมสภาพแวดล้อมการปรับใช้อย่างแม่นยำ [9]
4. การเลือกรุ่น **
โมเดล Deepseek-R1 มีขนาดต่าง ๆ รวมถึงรุ่นกลั่นตามสถาปัตยกรรมเช่น Llama ของ Meta และการกอด Qwen โมเดลเหล่านี้มีค่าตั้งแต่ 1.5 พันล้านถึง 70 พันล้านพารามิเตอร์นำเสนอการแลกเปลี่ยนที่แตกต่างกันระหว่างข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพและทรัพยากร รุ่นที่เล็กกว่าเช่นรุ่น 8B นั้นมีประสิทธิภาพมากขึ้นและเร็วขึ้นในขณะที่รุ่นที่ใหญ่กว่าเช่นรุ่น 70B เสนอประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกับรุ่นพารามิเตอร์ 671 พันล้านรุ่นเดิม [1] [4]5. การพิจารณาค่าใช้จ่าย **
เมื่อปรับใช้โมเดล Deepseek บน AWS ค่าใช้จ่ายอาจแตกต่างกันไปตามขนาดของรุ่นบริการ AWS ที่ใช้และภูมิภาคการปรับใช้ แบบจำลองขนาดใหญ่โดยทั่วไปมีค่าใช้จ่ายมากขึ้นเนื่องจากข้อกำหนดการคำนวณที่สูงขึ้น ขอแนะนำให้ตรวจสอบการใช้งานด้วย Amazon CloudWatch และจัดการค่าใช้จ่ายโดยใช้ AWS Cost Explorer [9]6. การเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ **
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพและค่าใช้จ่ายให้พิจารณาโดยใช้ Amazon Sagemaker Neo สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองให้ใช้การปรับขนาดอัตโนมัติสำหรับการจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิกและเริ่มต้นด้วยโควต้าพร้อมกันที่ต่ำกว่าก่อนที่จะปรับขนาดขึ้นอยู่กับการใช้งานจริง [9]โดยการประเมินสิ่งที่จำเป็นต้องมีและข้อควรพิจารณาเหล่านี้อย่างรอบคอบคุณสามารถปรับใช้โมเดล Deepseek ได้อย่างมีประสิทธิภาพบน AWS ใช้ประโยชน์จากความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่นของบริการ AWS เพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของคุณ
การอ้างอิง:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-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-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-pricing-and-deplation-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