إن نشر Deepseek-R1 على AWS ، وخاصة من خلال Amazon Bedrock ، لا يتطلب منك إدارة الأجهزة الأساسية مباشرة ، لأنها خدمة تتم إدارتها بالكامل. ومع ذلك ، يمكن أن يساعدك فهم متطلبات النموذج في تحسين استخدامك وتكاليفك. إليك نظرة عامة مفصلة على ما تحتاج إلى مراعاته:
1. متطلبات GPU **
- تتطلب نماذج Deepseek-R1 ، وخاصة المتغيرات الأكبر ، موارد كبيرة من GPU. على AWS ، يمكنك الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء مثل تلك المتوفرة في مثيلات EC2 (مثل مثيلات P4 أو P3) أو من خلال Amazon Sagemaker ، والتي توفر بيئات GPU المدارة.-للنشر المحلي ، يمكن أن تعمل نماذج مثل Deepseek R1-Distill-QWEN-1.5B على وحدات معالجة الرسومات على مستوى المستهلك مثل NVIDIA RTX 3060 ، في حين أن النماذج الأكبر تحتاج إلى وحدات معالجة رسمية أكثر قوة مثل RTX 3080 أو RTX 4090 [1] [3].
2. رام ووحدة المعالجة المركزية **
- بينما تدير AWS الأجهزة الأساسية ، فإن ضمان موارد RAM و CPU كافية أمر بالغ الأهمية لأداء النموذج الفعال. بالنسبة للنشر المحلي ، يوصى بما لا يقل عن 16 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي ، مع 32 جيجابايت أو أكثر مثالية [1] [7].- يساعد وحدة المعالجة المركزية متعددة النواة في تحسين الأداء ، خاصة في البيئات التي تدير فيها الأجهزة مباشرة [7].
3. التخزين **
- تتطلب نماذج Deepseek-R1 مساحة تخزين كبيرة ، خاصة بالنسبة للمتغيرات الأكبر. تأكد من وجود مساحة كافية للقرص متوفرة ، ويفضل أن يكون ذلك على التخزين السريع مثل SSD ، لتخزين ملفات النماذج والبيانات [1] [7].4. اعتبارات السحابة **
-يوفر Amazon Bedrock بيئة مُدارة بالكامل لـ Deepseek-R1 ، حيث توفر ميزات الأمان والمراقبة والتحكم في التكاليف. يتيح لك هذا الإعداد التركيز على تطوير التطبيقات دون القلق بشأن البنية التحتية الأساسية [2] [5].- يمكن أيضًا استخدام Amazon Sagemaker لنشر النماذج المقطرة ، مما يوفر بيئة مُدارة لاستدلال النموذج والتدريب [9].
5. التكلفة وقابلية التوسع **
- تقدم خدمات AWS مثل Amazon Bedrock و Sagemaker حلولًا قابلة للتطوير ، مما يتيح لك ضبط الموارد بناءً على احتياجاتك. هذه التوسع أمر بالغ الأهمية لإدارة التكاليف وضمان أداء مرتفع [5] [9].باختصار ، على الرغم من أنك لا تحتاج إلى إدارة الأجهزة مباشرة عند استخدام خدمات AWS مثل Amazon Bedrock ، فإن فهم متطلبات النموذج يساعد في تحسين الأداء والتكاليف. يوفر AWS حلولًا مرنة وقابلة للتطوير لدعم نشر نماذج DeepSeek-R1.
الاستشهادات:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-Architecture-training-local-deployment--hardware-requirements-3mf8
[2]
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[5]
[6] https://news.ycombinator.com/item؟id=42865575
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-y-managed-generally-avable
[9)