AWSにDeepSeek-R1を展開すると、特にAmazon Bedrockを介して、完全に管理されたサービスであるため、基礎となるハードウェアを直接管理する必要はありません。ただし、モデルの要件を理解することで、使用とコストを最適化するのに役立ちます。考慮する必要があることの詳細な概要は次のとおりです。
###1。GPU要件**
-DeepSeek-R1モデル、特に大きなバリアントには、重要なGPUリソースが必要です。 AWSでは、EC2インスタンス(P4やP3インスタンスなど)やAmazon Sagemakerを介して、管理されたGPU環境を提供するAmazon Sagemakerなどの高性能GPUを活用できます。
- ローカル展開の場合、DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5Bなどのモデルは、NVIDIA RTX 3060のような消費者グレードGPUで実行できますが、より大きなモデルにはRTX 3080やRTX 4090 [1] [3]などのより強力なGPUが必要です。
###2。RAMとCPU **
- AWSは基礎となるハードウェアを管理していますが、効率的なモデルパフォーマンスには十分なRAMおよびCPUリソースが重要であることを確認します。ローカルの展開には、少なくとも16 GBのRAMが推奨され、32 GB以上が理想的です[1] [7]。
- マルチコアCPUは、特にハードウェアを直接管理する環境でのパフォーマンスの向上に役立ちます[7]。
3。ストレージ**
-DeepSeek-R1モデルには、特に大きなバリエーションのために、かなりの保管スペースが必要です。モデルファイルとデータを保存するために、SSDのような高速ストレージで十分なディスクスペースが利用可能であることを確認してください[1] [7]。4。クラウドの考慮事項**
-Amazon Bedrockは、DeepSeek-R1に完全に管理された環境を提供し、エンタープライズグレードのセキュリティ、監視、およびコスト制御機能を提供します。このセットアップにより、基礎となるインフラストラクチャを心配することなく、アプリケーションの開発に集中できます[2] [5]。-Amazon Sagemakerは、蒸留モデルの展開にも使用でき、モデルの推論とトレーニングのための管理環境を提供します[9]。
5。コストとスケーラビリティ**
-Amazon BedrockやSagemakerなどのAWSサービスはスケーラブルなソリューションを提供し、ニーズに基づいてリソースを調整できます。このスケーラビリティは、コストを管理し、高性能を確保するために重要です[5] [9]。要約すると、Amazon BedrockなどのAWSサービスを使用する際にハードウェアを直接管理する必要はありませんが、モデルの要件を理解することは、パフォーマンスとコストの最適化に役立ちます。 AWSは、DeepSeek-R1モデルの展開をサポートするための柔軟でスケーラブルなソリューションを提供します。
引用：
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-deployment-and-hardware-requirements-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-fuly-manage--mazon-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-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-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fuly-managed-generally-abaible
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/