Nasazení DeepSeek-R1 na AWS, zejména prostřednictvím Amazon Bedrock, nevyžaduje, abyste přímo spravovali podkladový hardware, protože se jedná o plně spravovanou službu. Pochopení požadavků modelu vám však může pomoci optimalizovat vaše využití a náklady. Zde je podrobný přehled o tom, co musíte zvážit:
1. požadavky GPU **
- Modely DeepSeek-R1, zejména větší varianty, vyžadují významné zdroje GPU. Na AWS můžete využít vysoce výkonné GPU, jako jsou ty dostupné v instancích EC2 (např. P4 nebo P3 instance) nebo prostřednictvím Amazon SageMaker, který poskytuje spravovaná prostředí GPU.-Pro místní nasazení mohou modely jako Deepseek R1-Distill-QWEN-1.5B běžet na GPU pro spotřebitele, jako je NVIDIA RTX 3060, zatímco větší modely potřebují výkonnější GPU, jako je RTX 3080 nebo RTX 4090 [1] [3].
2. Ram a CPU **
- Zatímco AWS spravuje podkladový hardware a zajišťuje, že dostatečné zdroje RAM a CPU jsou zásadní pro efektivní výkon modelu. Pro místní nasazení se doporučuje nejméně 16 GB RAM, přičemž 32 GB nebo více je ideální [1] [7].- Vícejádrový procesor pomáhá zlepšit výkon, zejména v prostředích, kde přímo spravujete hardware [7].
3. úložiště **
- Modely DeepSeek-R1 vyžadují značný úložný prostor, zejména pro větší varianty. Ujistěte se, že máte k dispozici dostatek místa na disku, nejlépe pro rychlé úložiště, jako jsou SSD, abyste mohli ukládat soubory a data [1] [7].4. Cloudové úvahy **
-Amazon Bedrock poskytuje plně spravované prostředí pro DeepSeek-R1 a nabízí prvky zabezpečení, monitorování a kontroly nákladů. Toto nastavení umožňuje soustředit se na vývoj aplikací bez obav o základní infrastrukturu [2] [5].- Amazon SageMaker lze také použít pro nasazení destilovaných modelů a poskytovat spravované prostředí pro odvození modelu a školení [9].
5. Náklady a škálovatelnost **
- Služby AWS, jako jsou Amazon Bedrock a SageMaker, nabízejí škálovatelná řešení, což vám umožní upravit zdroje na základě vašich potřeb. Tato škálovatelnost je zásadní pro řízení nákladů a zajištění vysokého výkonu [5] [9].Stručně řečeno, i když nemusíte spravovat hardware přímo při používání služeb AWS, jako je Amazon Bedrock, porozumění požadavkům modelu pomáhá optimalizovat výkon a náklady. AWS poskytuje flexibilní a škálovatelná řešení pro podporu nasazení modelů DeepSeek-R1.
Citace:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-theining-local-deployment-and-hardware-Requirements-3MF8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-alful-aged-amazon-hedrock/
[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] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to--deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.abotamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-dfuls-aged-generally-available
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-nreference-container/