Wdrażanie DeepSeek-R1 na AWS, szczególnie przez Amazon Bedrock, nie wymaga bezpośredniego zarządzania leżącym u podstaw sprzętu, ponieważ jest to w pełni zarządzana usługa. Jednak zrozumienie wymagań modelu może pomóc zoptymalizować wykorzystanie i koszty. Oto szczegółowy przegląd tego, co musisz rozważyć:
1. Wymagania GPU **
- Modele Deepseek-R1, zwłaszcza większe warianty, wymagają znacznych zasobów GPU. W AWS możesz wykorzystać wysokowydajne procesory graficzne, takie jak te dostępne w instancjach EC2 (np. Instancje P4 lub P3) lub za pośrednictwem Amazon Sagemaker, który zapewnia zarządzane środowiska GPU.-W przypadku lokalnego wdrożenia modele takie jak Deepseek R1-Distill-Qwen-1.5b mogą działać na procesor graficznych klasy konsumenckiej, takim jak NVIDIA RTX 3060, podczas gdy większe modele potrzebują silniejszych GPU, takich jak RTX 3080 lub RTX 4090 [1] [3].
2. Ram i CPU **
- Podczas gdy AWS zarządza bazowym sprzętem, zapewnienie wystarczających zasobów pamięci RAM i CPU ma kluczowe znaczenie dla wydajnej wydajności modelu. W przypadku lokalnych wdrożeń zaleca się co najmniej 16 GB pamięci RAM, przy czym 32 GB lub więcej jest idealne [1] [7].- CPU z wielorakiem pomaga poprawić wydajność, szczególnie w środowiskach, w których bezpośrednio zarządzasz sprzętem [7].
3. Pamięć **
- Modele DeepSeek-R1 wymagają znacznej przestrzeni do przechowywania, szczególnie w przypadku większych wariantów. Upewnij się, że masz wystarczającą ilość miejsca na dysku, najlepiej na szybkiej pamięci, takiej jak SSDS, do przechowywania plików modeli i danych [1] [7].4. Rozważania w chmurze **
-Bedrock Amazon zapewnia w pełni zarządzane środowisko dla DeepSeek-R1, oferujące bezpieczeństwo klasy korporacyjnej, monitorowania i kosztów kosztów. Ta konfiguracja pozwala skupić się na opracowywaniu aplikacji bez martwienia się o infrastrukturę podstawową [2] [5].- Amazon Sagemaker może być również używany do wdrażania modeli destylowanych, zapewniając zarządzane środowisko do wnioskowania i szkolenia modeli [9].
5. Koszt i skalowalność **
- Usługi AWS, takie jak Amazon Bedrock i Sagemaker, oferują skalowalne rozwiązania, umożliwiając dostosowanie zasobów w oparciu o Twoje potrzeby. Ta skalowalność ma kluczowe znaczenie dla zarządzania kosztami i zapewnienia wysokiej wydajności [5] [9].Podsumowując, chociaż nie musisz bezpośrednio zarządzać sprzętem podczas korzystania z usług AWS, takich jak Amazon Bedrock, zrozumienie wymagań modelu pomaga w optymalizacji wydajności i kosztów. AWS zapewnia elastyczne i skalowalne rozwiązania wspierające wdrażanie modeli DeepSeek-R1.
Cytaty:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-dployment-andhardware-requirements-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-lyfuld-managed-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-one-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-bagon-broud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ally-ananaged-genelally-available
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/