Distribusjon av DeepSeek-R1 på AWS, spesielt gjennom Amazon Bedrock, krever ikke at du administrerer den underliggende maskinvaren direkte, da det er en fullt administrert tjeneste. Å forstå modellens krav kan imidlertid hjelpe deg med å optimalisere bruken og kostnadene. Her er en detaljert oversikt over hva du trenger å vurdere:
1. GPU -krav **
- DeepSeek-R1-modeller, spesielt de større variantene, krever betydelige GPU-ressurser. På AWS kan du utnytte GPUer med høy ytelse som de som er tilgjengelige i EC2-forekomster (f.eks. P4- eller P3-forekomster) eller gjennom Amazon Sagemaker, som gir administrerte GPU-miljøer.-For lokal distribusjon kan modeller som DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5b kjøres på forbrukerklasse GPUer som NVIDIA RTX 3060, mens større modeller trenger kraftigere GPUer som RTX 3080 eller RTX 4090 [1] [3].
2. Ram og CPU **
- Mens AWS administrerer den underliggende maskinvaren, er det avgjørende for å sikre tilstrekkelig RAM- og CPU -ressurser for effektiv modellytelse. For lokale distribusjoner anbefales det minst 16 GB RAM, med 32 GB eller mer ideell [1] [7].- En CPU med flere kjerner hjelper til med å forbedre ytelsen, spesielt i miljøer der du administrerer maskinvaren direkte [7].
3. lagring **
- DeepSeek-R1-modeller krever betydelig lagringsplass, spesielt for større varianter. Forsikre deg om at du har nok diskplass tilgjengelig, helst på rask lagring som SSD -er, til å lagre modellfiler og data [1] [7].4. skyhensyn **
-Amazon Bedrock gir et fullt styrt miljø for DeepSeek-R1, og tilbyr sikkerhets-, overvåknings- og kostnadskontrollfunksjoner. Dette oppsettet lar deg fokusere på å utvikle applikasjoner uten å bekymre deg for den underliggende infrastrukturen [2] [5].- Amazon Sagemaker kan også brukes til å distribuere destillerte modeller, og gi et administrert miljø for modellinferanse og trening [9].
5. Kostnad og skalerbarhet **
- AWS -tjenester som Amazon Bedrock og Sagemaker tilbyr skalerbare løsninger, slik at du kan justere ressurser basert på dine behov. Denne skalerbarheten er avgjørende for å håndtere kostnader og sikre høy ytelse [5] [9].Oppsummert, mens du ikke trenger å administrere maskinvare direkte når du bruker AWS -tjenester som Amazon Bedrock, hjelper forståelsen av modellens krav til å optimalisere ytelsen og kostnadene. AWS gir fleksible og skalerbare løsninger for å støtte distribusjonen av DeepSeek-R1-modeller.
Sitasjoner:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-arkitecture-training-local deployment-andware-requirements-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ly-managed-azon-bedrock/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-irquirements-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-depeSeek-r1-on-vagon-cloud-Desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-depseek-r1-ly-lediraged-generally-available
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/