La distribuzione di DeepSeek-R1 su AWS, in particolare tramite Amazon Bedrock, non richiede di gestire direttamente l'hardware sottostante, poiché è un servizio completamente gestito. Tuttavia, comprendere i requisiti del modello può aiutarti a ottimizzare l'utilizzo e i costi. Ecco una panoramica dettagliata di ciò che devi considerare:
1. Requisiti GPU **
- I modelli DeepSeek-R1, in particolare le varianti più grandi, richiedono risorse GPU significative. Su AWS, puoi sfruttare le GPU ad alte prestazioni come quelle disponibili nelle istanze EC2 (ad esempio, istanze P4 o P3) o tramite Amazon Sagemaker, che fornisce ambienti GPU gestiti.-Per la distribuzione locale, modelli come DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5b possono funzionare su GPU di livello consumer come Nvidia RTX 3060, mentre modelli più grandi necessitano di GPU più potenti come RTX 3080 o RTX 4090 [1] [3].
2. RAM e CPU **
- Mentre AWS gestisce l'hardware sottostante, garantire risorse RAM e CPU sufficienti è cruciale per prestazioni efficienti del modello. Per le distribuzioni locali, si consigliano almeno 16 GB di RAM, con 32 GB o più ideali [1] [7].- Una CPU multi-core aiuta a migliorare le prestazioni, specialmente negli ambienti in cui si gestisce direttamente l'hardware [7].
3. Storage **
- I modelli DeepSeek-R1 richiedono uno spazio di archiviazione sostanziale, in particolare per varianti più grandi. Assicurati di avere abbastanza spazio su disco disponibile, preferibilmente su memoria rapida come SSD, per archiviare file e dati di modello [1] [7].4. Considerazioni sul cloud **
-Amazon Bedrock offre un ambiente completamente gestito per DeepSeek-R1, offrendo funzionalità di sicurezza, monitoraggio e controllo dei costi di livello aziendale. Questa configurazione consente di concentrarti sullo sviluppo di applicazioni senza preoccuparti dell'infrastruttura sottostante [2] [5].- Amazon SageMaker può anche essere utilizzato per la distribuzione di modelli distillati, fornendo un ambiente gestito per l'inferenza e la formazione del modello [9].
5. Costo e scalabilità **
- Servizi AWS come Amazon Bedrock e SageMaker offrono soluzioni scalabili, consentendo di regolare le risorse in base alle tue esigenze. Questa scalabilità è cruciale per la gestione dei costi e garantire alte prestazioni [5] [9].In sintesi, mentre non è necessario gestire direttamente l'hardware quando si utilizzano servizi AWS come Amazon Bedrock, la comprensione dei requisiti del modello aiuta a ottimizzare le prestazioni e i costi. AWS offre soluzioni flessibili e scalabili per supportare la distribuzione di modelli DeepSeek-R1.
Citazioni:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-cal-deployment-and-hardware-requirements-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ully-managed-amazon-bedrock/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofecellence/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-r-aws-bedrock/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
[7] https://vagon.io/blog/a-pep-be-pep-guide-to-running-deepseek-c1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ully-managed-generally-vailable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/