Le déploiement de Deepseek-R1 sur AWS, en particulier via le fondement d'Amazon, ne vous oblige pas à gérer directement le matériel sous-jacent, car il s'agit d'un service entièrement géré. Cependant, la compréhension des exigences du modèle peut vous aider à optimiser votre utilisation et vos coûts. Voici un aperçu détaillé de ce que vous devez considérer:
1. Exigences GPU **
- Les modèles Deepseek-R1, en particulier les plus grandes variantes, nécessitent des ressources GPU importantes. Sur AWS, vous pouvez tirer parti des GPU haute performance comme ceux disponibles dans les instances EC2 (par exemple, des instances P4 ou P3) ou via Amazon SageMaker, qui fournit des environnements GPU gérés.- Pour le déploiement local, des modèles comme Deepseek R1-Distill-QWEN-1.5B peuvent fonctionner sur des GPU de qualité grand public comme le NVIDIA RTX 3060, tandis que les modèles plus grands ont besoin de GPU plus puissants tels que le RTX 3080 ou RTX 4090 [1] [3].
2. Ram et CPU **
- tandis que AWS gère le matériel sous-jacent, garantissant suffisamment de ressources RAM et CPU est crucial pour les performances efficaces du modèle. Pour les déploiements locaux, au moins 16 Go de RAM sont recommandés, 32 Go ou plus étant idéaux [1] [7].- Un processeur multi-core permet d'améliorer les performances, en particulier dans les environnements où vous gérez directement le matériel [7].
3. Stockage **
- Les modèles Deepseek-R1 nécessitent un espace de stockage substantiel, en particulier pour les variantes plus grandes. Assurez-vous d'avoir suffisamment d'espace disque disponible, de préférence sur un stockage rapide comme les SSD, pour stocker des fichiers et des données du modèle [1] [7].4. Considérations cloud **
- Amazon Bedrock fournit un environnement entièrement géré pour Deepseek-R1, offrant des fonctionnalités de sécurité, de surveillance et de contrôle des coûts de qualité en entreprise. Cette configuration vous permet de vous concentrer sur le développement d'applications sans vous soucier de l'infrastructure sous-jacente [2] [5].- Amazon Sagemaker peut également être utilisé pour déployer des modèles distillés, fournissant un environnement géré pour l'inférence et la formation du modèle [9].
5. Coût et évolutivité **
- Les services AWS comme Amazon Bedrock et Sagemaker proposent des solutions évolutives, vous permettant d'ajuster les ressources en fonction de vos besoins. Cette évolutivité est cruciale pour gérer les coûts et assurer des performances élevées [5] [9].En résumé, bien que vous n'ayez pas besoin de gérer directement le matériel lorsque vous utilisez des services AWS comme le fondement d'Amazon, la compréhension des exigences du modèle aide à optimiser les performances et les coûts. AWS fournit des solutions flexibles et évolutives pour soutenir le déploiement de modèles Deepseek-R1.
Citations:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-deployment-and-hardware-requiments-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ly-managed-amazon-bedrock/
[3] https://www.onecliclicitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-mimum-system-requerements
[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-tep-guide-to--deepseek-r1-on-vagon-nud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-managed-generally-vailable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilla-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-Container/