Het implementeren van Deepseek-R1 op AWS, met name via Amazon-gesteente, hoeft niet dat u de onderliggende hardware rechtstreeks beheert, omdat het een volledig beheerde service is. Inzicht in de vereisten van het model kan u echter helpen uw gebruik en kosten te optimaliseren. Hier is een gedetailleerd overzicht van wat u moet overwegen:
1. GPU -vereisten **
- Deepseek-R1-modellen, met name de grotere varianten, vereisen aanzienlijke GPU-bronnen. Op AWS kunt u gebruikmaken van krachtige GPU's zoals die beschikbaar zijn in EC2-instanties (bijv. P4- of P3-instanties) of via Amazon Sagemaker, die beheerde GPU-omgevingen biedt.-Voor lokale implementatie kunnen modellen zoals Deepseek R1-Distill-Qwen-1.5b op GPU's van de consument-kwaliteit worden uitgevoerd, zoals de NVIDIA RTX 3060, terwijl grotere modellen krachtigere GPU's nodig hebben, zoals de RTX 3080 of RTX 4090 [1] [3].
2. RAM en CPU **
- Terwijl AWS de onderliggende hardware beheert, is ervoor zorgen dat voldoende RAM- en CPU -bronnen cruciaal zijn voor efficiënte modelprestaties. Voor lokale implementaties wordt ten minste 16 GB RAM aanbevolen, waarbij 32 GB of meer ideaal is [1] [7].- Een multi-core CPU helpt de prestaties te verbeteren, vooral in omgevingen waar u de hardware direct beheert [7].
3. Opslag **
- Deepseek-R1-modellen vereisen aanzienlijke opslagruimte, vooral voor grotere varianten. Zorg ervoor dat u voldoende schijfruimte beschikbaar hebt, bij voorkeur op snelle opslag zoals SSD's, om modelbestanden en gegevens op te slaan [1] [7].4. Cloud overwegingen **
-Amazon Bedrock biedt een volledig beheerde omgeving voor DeepSeek-R1, die beveiliging, monitoring en kostenbeheersingsfuncties voor ondernemingskwaliteit biedt. Met deze installatie kunt u zich concentreren op het ontwikkelen van applicaties zonder zich zorgen te maken over de onderliggende infrastructuur [2] [5].- Amazon Sagemaker kan ook worden gebruikt voor het inzetten van gedistilleerde modellen, waardoor een beheerde omgeving wordt geboden voor modelinferentie en training [9].
5. Kosten en schaalbaarheid **
- AWS -services zoals Amazon Bedrock en Sagemaker bieden schaalbare oplossingen, zodat u middelen kunt aanpassen op basis van uw behoeften. Deze schaalbaarheid is cruciaal voor het beheren van kosten en het waarborgen van hoge prestaties [5] [9].Samenvattend, hoewel u niet direct hardware hoeft te beheren bij het gebruik van AWS -services zoals Amazon -gesteente, helpt het begrijpen van de vereisten van het model bij het optimaliseren van prestaties en kosten. AWS biedt flexibele en schaalbare oplossingen om de implementatie van Deepseek-R1-modellen te ondersteunen.
Citaten:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-deplementatie-hardware-vereiste-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ful-anaged-amazon-bedrock/
[3] https://www.oneClickitSolution.com/CenterOfexCellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deploage-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-running-deepeek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-R1-Managed-Generally-Aldable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inferentie-ontainer/