Durch die Bereitstellung von Deepseek-R1 auf AWS, insbesondere über Amazon Bedrock, müssen Sie die zugrunde liegende Hardware nicht direkt verwalten, da es sich um einen voll verwalteten Dienst handelt. Wenn Sie jedoch die Anforderungen des Modells verstehen, können Sie Ihre Nutzung und Kosten optimieren. Hier ist ein detaillierter Überblick darüber, was Sie berücksichtigen müssen:
1. GPU -Anforderungen **
- Deepseek-R1-Modelle, insbesondere die größeren Varianten, erfordern signifikante GPU-Ressourcen. Auf AWS können Sie leistungsstarke GPUs wie in EC2-Instanzen (z. B. P4- oder P3-Instanzen) oder über Amazon Sagemaker nutzen, die verwaltete GPU-Umgebungen anbietet.-Für die lokale Bereitstellung können Modelle wie Deepseek R1-Distill-Qwen-1.5b auf GPUs der Verbraucher wie dem NVIDIA RTX 3060 ausgeführt werden, während größere Modelle leistungsfähigere GPUs wie RTX 3080 oder RTX 4090 [1] [3] benötigen.
2. RAM und CPU **
- Während AWS die zugrunde liegende Hardware verwaltet, ist die Gewährleistung ausreichender RAM- und CPU -Ressourcen für eine effiziente Modellleistung von entscheidender Bedeutung. Für lokale Bereitstellungen werden mindestens 16 GB RAM empfohlen, wobei 32 GB oder mehr ideal sind [1] [7].- Eine Multi-Core-CPU hilft bei der Verbesserung der Leistung, insbesondere in Umgebungen, in denen Sie die Hardware direkt verwalten [7].
3. Speicher **
- Deepseek-R1-Modelle erfordern einen erheblichen Speicherplatz, insbesondere für größere Varianten. Stellen Sie sicher, dass Sie über genügend Speicherplatz verfügbar sind, vorzugsweise im schnellen Speicher wie SSDs, um Modelldateien und Daten zu speichern [1] [7].4. Cloud -Überlegungen **
-Amazon Bedrock bietet eine vollständig verwaltete Umgebung für Deepseek-R1, die Sicherheit, Überwachung und Kostenkontrollfunktionen für Unternehmensqualität bietet. Mit diesem Setup können Sie sich auf die Entwicklung von Anwendungen konzentrieren, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur zu kümmern [2] [5].- Amazon Sagemaker kann auch für die Bereitstellung von destillierten Modellen verwendet werden und bieten eine verwaltete Umgebung für Modellinferenz und Schulung [9].
5. Kosten und Skalierbarkeit **
- AWS -Dienste wie Amazon Bedrock und Sagemaker bieten skalierbare Lösungen an, mit denen Sie Ressourcen anhand Ihrer Anforderungen anpassen können. Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für die Verwaltung der Kosten und die Gewährleistung einer hohen Leistung [5] [9].Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie bei der Verwendung von AWS -Diensten wie Amazon Bedrock die Hardware nicht direkt verwalten müssen. Das Verständnis der Anforderungen des Modells hilft bei der Optimierung der Leistung und den Kosten. AWS bietet flexible und skalierbare Lösungen, um den Einsatz von Deekseek-R1-Modellen zu unterstützen.
Zitate:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-ployment-hardware-requirements-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-fely-managed-amazon-bedrock/
[3] https://www.oneclickitolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-ployment-setup-2e48
[5] https://crossasasst.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-t-running-teepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/awsedeepseek-r1-fully-Managed-generally-avelable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/