A implantação do DeepSeek-R1 na AWS, principalmente através da Amazon Bedrock, não exige que você gerencie diretamente o hardware subjacente, pois é um serviço totalmente gerenciado. No entanto, entender os requisitos do modelo pode ajudá -lo a otimizar seu uso e custos. Aqui está uma visão geral detalhada do que você precisa considerar:
1. Requisitos da GPU **
- Os modelos Deepseek-R1, especialmente as variantes maiores, requerem recursos de GPU significativos. Na AWS, você pode aproveitar as GPUs de alto desempenho, como as disponíveis nas instâncias do EC2 (por exemplo, instâncias P4 ou P3) ou através do Amazon Sagemaker, que fornece ambientes de GPU gerenciados.-Para implantação local, modelos como Deepseek R1-Distill-Qwen-1.5b podem ser executados em GPUs de nível de consumo como o NVIDIA RTX 3060, enquanto modelos maiores precisam de GPUs mais poderosas, como o RTX 3080 ou RTX 4090 [1] [3].
2. RAM e CPU **
- Enquanto a AWS gerencia o hardware subjacente, garantir que os recursos suficientes de RAM e CPU sejam cruciais para o desempenho eficiente do modelo. Para implantações locais, é recomendado pelo menos 16 GB de RAM, com 32 GB ou mais ideal [1] [7].- Uma CPU com vários núcleos ajuda a melhorar o desempenho, especialmente em ambientes em que você gerencia diretamente o hardware [7].
3. Armazenamento **
- Os modelos Deepseek-R1 requerem espaço de armazenamento substancial, especialmente para variantes maiores. Certifique -se de ter espaço em disco suficiente disponível, de preferência em armazenamento rápido, como SSDs, para armazenar arquivos e dados de modelos [1] [7].4. Considerações em nuvem **
-A Amazon Bedrock fornece um ambiente totalmente gerenciado para os Deepseek-R1, oferecendo recursos de segurança, monitoramento e controle de custos de nível corporativo. Essa configuração permite que você se concentre no desenvolvimento de aplicativos sem se preocupar com a infraestrutura subjacente [2] [5].- A Amazon Sagemaker também pode ser usada para implantar modelos destilados, fornecendo um ambiente gerenciado para inferência e treinamento do modelo [9].
5. Custo e escalabilidade **
- Serviços da AWS como Amazon Bedrock e Sagemaker oferecem soluções escaláveis, permitindo ajustar os recursos com base em suas necessidades. Essa escalabilidade é crucial para gerenciar custos e garantir o alto desempenho [5] [9].Em resumo, embora você não precise gerenciar diretamente o hardware ao usar serviços da AWS como a Amazon Bedrock, entender os requisitos do modelo ajuda a otimizar o desempenho e os custos. A AWS fornece soluções flexíveis e escaláveis para suportar a implantação de modelos Deepseek-R1.
Citações:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-drening-local-deployment-and-hardware-requirements-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-lyly-managed-amazon-bedrock/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/cencerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requiirements-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-tep-by-tep-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-ly-anaged-generalmente
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distiled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/