AWS'de Deepseek modellerini dağıtmak dikkatli bir planlama ve kurulum gerektirir. AWS'de Deepseek modellerini, özellikle Deepseek-R1 ve onun damıtılmış varyantlarını dağıtmak için ayrıntılı önkoşullar ve düşünceler:
1. AWS Hesabı ve Iam rolleri **
Deepseek modellerini AWS'ye dağıtmak için, uygun AWS Kimliği ve Erişim Yönetimi (IAM) rolleri ve izinleri ile bir AWS hesabına ihtiyacınız vardır. Bu, Amazon Bedrock, Sagemaker ve EC2 [1] [4] gibi AWS hizmetlerine gerekli erişime sahip olmanızı sağlar.2. Donanım Gereksinimleri **
Deepseek-R1 modelleri, özellikle 671 milyar parametre sürümü, önemli donanım kaynakları gerektirir. Optimal performans için yüksek performanslı GPU'lara, önemli RAM'e ve yeterli depolamaya ihtiyacınız olacak. Örneğin, Deepseek-R1'i orta hızda çalıştırmak, çift EPYC CPU'ları ve 384GB RAM ile bir kurulum gerektirir [8]. AWS kullanırken, daha iyi performans ve maliyet verimliliği için EC2 örneklerinden AWS Trainium veya Interentia yongaları ile yararlanabilirsiniz [9].3. AWS Hizmet Seçimi **
AWS, her biri farklı özelliklere ve maliyet hususlarına sahip Deepseek modellerini dağıtmak için çeşitli hizmetler sunar:- Amazon Anoması: Önceden eğitimli modelleri API'ler aracılığıyla hızlı bir şekilde entegre etmek için idealdir. Özel modelleri, dağıtım üzerinde esneklik ve kontrol sunarak, özel modelleri ithal etmenizi sağlar [1] [9].
- Amazon Sagemaker: Sagemaker Jumpstart veya büyük model çıkarım kapları gibi hizmetleri kullanarak Deepseek modellerini dağıtabileceğiniz ve yönetebileceğiniz yönetilen bir makine öğrenme ortamı sağlar. Bu, kullanım kolaylığı ve özelleştirme arasında denge isteyenler için uygundur [4] [9].
- Amazon EC2: Optimal fiyat performansı için modelleri belirli donanım yapılandırmalarına dağıtma esnekliği sunar. Bu, özellikle dağıtım ortamı üzerinde kesin kontrole ihtiyacınız olduğunda kullanışlıdır [9].
4. Model Seçimi **
Deepseek-R1 modelleri, Meta's Lama ve Hugging Faceâ ın qwen gibi mimarilere dayanan damıtılmış versiyonlar da dahil olmak üzere çeşitli boyutlarda gelir. Bu modeller, performans ve kaynak gereksinimleri arasında farklı değiş tokuşlar sunan 1,5 milyar ila 70 milyar parametre arasında değişmektedir. 8B sürümü gibi daha küçük modeller daha uygun maliyetli ve daha hızlıdır, 70B sürümü gibi daha büyük modeller orijinal 671 milyar parametre modeline daha yakın performans sunmaktadır [1] [4].5. Maliyet Hususları **
Deepseek modellerini AWS'ye dağıtarken, maliyetler model boyutuna, kullanılan AWS hizmetlerine ve dağıtım bölgesine göre önemli ölçüde değişebilir. Daha büyük modeller genellikle daha yüksek hesaplama gereksinimleri nedeniyle daha pahalıya mal olur. Amazon Cloudwatch ile kullanımı izlemeniz ve AWS COSTS Explorer'ı kullanarak masrafları yönetmeniz tavsiye edilir [9].6. Performans Optimizasyonu **
Performansı ve maliyetleri optimize etmek için, model optimizasyonu için Amazon Sagemaker Neo'yu kullanmayı düşünün, dinamik kaynak tahsisi için otomatik ölçeklendirme uygulamayı ve gerçek kullanıma dayalı olarak ölçeklenmeden önce daha düşük eşzamanlılık kotalarıyla başlayın [9].Bu önkoşulları ve düşünceleri dikkatlice değerlendirerek, Deepseek modellerini AWS'ye etkili bir şekilde konuşlandırabilir, AWS hizmetlerinin özel ihtiyaçlarınızı karşılamak için ölçeklenebilirliğini ve esnekliğini artırabilirsiniz.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disteted-llama-models-with-with-model-import/
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-equirements-optimal-deployment-setup-2e48
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[5] https://apxml.com/posts/system-equirements-deepseek-models
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/405073
[7] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3iH/HOW_TO_INSTALL_DEEPSEEK_WHE_MODELS_AND//
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidence-on-ws-deepseek-a-pring-and-deployment-portsations
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-tips/how-to-o-depseek-on-taptop-system-requirements-steps-the-software-and-oricleshow/117619851.cms