Implementering af DeepSeek-R1 på AWS, især gennem Amazon Bedrock, kræver ikke, at du administrerer den underliggende hardware direkte, da det er en fuldt administreret service. At forstå modellens krav kan dog hjælpe dig med at optimere din brug og omkostninger. Her er en detaljeret oversigt over, hvad du skal overveje:
1. GPU -krav **
- DeepSeek-R1-modeller, især de større varianter, kræver betydelige GPU-ressourcer. På AWS kan du udnytte højtydende GPU'er som dem, der er tilgængelige i EC2-tilfælde (f.eks. P4- eller P3-forekomster) eller gennem Amazon Sagemaker, der giver styrede GPU-miljøer.-Til lokal implementering kan modeller som Deepseek R1-Destill-Qwen-1.5b køre på forbrugerkvalitets-GPU'er som NVIDIA RTX 3060, mens større modeller har brug for mere kraftfulde GPU'er, såsom RTX 3080 eller RTX 4090 [1] [3].
2. RAM og CPU **
- Mens AWS administrerer den underliggende hardware, er det afgørende for at sikre, at tilstrækkelig RAM- og CPU -ressourcer er afgørende for effektiv modelydelse. For lokale implementeringer anbefales mindst 16 GB RAM, hvor 32 GB eller mere er ideel [1] [7].- En multi-core CPU hjælper med at forbedre ydelsen, især i miljøer, hvor du administrerer hardware direkte [7].
3. opbevaring **
- DeepSeek-R1-modeller kræver betydelig lagerplads, især for større varianter. Sørg for, at du har nok diskplads til rådighed, fortrinsvis på hurtig opbevaring som SSD'er, til at gemme modelfiler og data [1] [7].4. skyovervejelser **
-Amazon Bedrock leverer et fuldt styret miljø til DeepSeek-R1, der tilbyder sikkerhed, overvågning og omkostningskontrolfunktioner. Denne opsætning giver dig mulighed for at fokusere på at udvikle applikationer uden at bekymre dig om den underliggende infrastruktur [2] [5].- Amazon Sagemaker kan også bruges til implementering af destillerede modeller, hvilket giver et styret miljø til modelinferens og træning [9].
5. Omkostninger og skalerbarhed **
- AWS -tjenester som Amazon Bedrock og Sagemaker tilbyder skalerbare løsninger, så du kan justere ressourcer baseret på dine behov. Denne skalerbarhed er afgørende for at styre omkostninger og sikre høj ydeevne [5] [9].Sammenfattende, selvom du ikke behøver at administrere hardware direkte, når du bruger AWS -tjenester som Amazon Bedrock, hjælper det med at forstå modellens krav til at optimere ydelse og omkostninger. AWS leverer fleksible og skalerbare løsninger til at understøtte implementeringen af DeepSeek-R1-modeller.
Citater:
)
)
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
)
[5] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-ws-bedrock/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
)
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fully-managed-generally-tilgængelig
!