AWS, 특히 Amazon Bedrock을 통해 DeepSeek-R1을 배포한다고해서 완전히 관리되는 서비스이므로 기본 하드웨어를 직접 관리 할 필요는 없습니다. 그러나 모델의 요구 사항을 이해하면 사용 및 비용을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 고려해야 할 사항에 대한 자세한 개요입니다.
1. GPU 요구 사항 **
-Deepseek-R1 모델, 특히 더 큰 변형에는 상당한 GPU 자원이 필요합니다. AWS에서는 EC2 인스턴스 (예 : P4 또는 P3 인스턴스) 또는 관리되는 GPU 환경을 제공하는 Amazon Sagemaker를 통해 사용 가능한 고성능 GPU를 활용할 수 있습니다.-로컬 배치의 경우 DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5B와 같은 모델은 NVIDIA RTX 3060과 같은 소비자 등급 GPU에서 실행될 수 있지만, 대형 모델에는 RTX 3080 또는 RTX 4090과 같은 더 강력한 GPU가 필요합니다 [1] [3].
2. RAM 및 CPU **
- AWS는 기본 하드웨어를 관리하지만 효율적인 모델 성능에 충분한 RAM 및 CPU 리소스가 중요합니다. 로컬 배치의 경우 최소 16GB의 RAM이 권장되며 32GB 이상이 이상적입니다 [1] [7].- 멀티 코어 CPU는 특히 하드웨어를 직접 관리하는 환경에서 성능을 향상시키는 데 도움이됩니다 [7].
3. 스토리지 **
-Deepseek-R1 모델에는 특히 더 큰 변형에 대한 상당한 저장 공간이 필요합니다. 모델 파일과 데이터를 저장하기 위해 SSD와 같은 빠른 스토리지에서 충분한 디스크 공간을 사용할 수 있는지 확인하십시오 [1] [7].4. 클라우드 고려 사항 **
-Amazon Bedrock은 DeepSeek-R1을위한 완전히 관리되는 환경을 제공하며 엔터프라이즈 등급 보안, 모니터링 및 비용 제어 기능을 제공합니다. 이 설정을 사용하면 기본 인프라에 대해 걱정하지 않고 응용 프로그램 개발에 집중할 수 있습니다 [2] [5].-Amazon Sagemaker는 증류 모델을 배포하는 데 사용하여 모델 추론 및 훈련을위한 관리 환경을 제공 할 수 있습니다 [9].
5. 비용 및 확장 성 **
-Amazon Bedrock 및 Sagemaker와 같은 AWS 서비스는 확장 가능한 솔루션을 제공하므로 필요에 따라 리소스를 조정할 수 있습니다. 이 확장 성은 비용을 관리하고 고성능을 보장하는 데 중요합니다 [5] [9].요약하면 Amazon Bedrock과 같은 AWS 서비스를 사용할 때 하드웨어를 직접 관리 할 필요는 없지만 모델의 요구 사항을 이해하면 성능 및 비용을 최적화하는 데 도움이됩니다. AWS는 DeepSeek-R1 모델의 배포를 지원하기 위해 유연하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
인용 :
[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-lymanaged-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-deployment-setup-2e48
[5] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-o-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-ly-generally-available
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/