Deepseek-R1 pe AWS, în special prin Amazon Bedrock, nu necesită să gestionați direct hardware-ul de bază, deoarece este un serviciu complet gestionat. Cu toate acestea, înțelegerea cerințelor modelului vă poate ajuta să vă optimizați utilizarea și costurile. Iată o imagine de ansamblu detaliată a ceea ce trebuie să luați în considerare:
1. Cerințe GPU **
- Modelele Deepseek-R1, în special variantele mai mari, necesită resurse semnificative GPU. Pe AWS, puteți folosi GPU-uri de înaltă performanță, precum cele disponibile în instanțele EC2 (de exemplu, instanțe P4 sau P3) sau prin Amazon Sagemaker, care oferă medii GPU gestionate.-Pentru implementarea locală, modele precum Deepseek R1-Distill-QWEN-1.5B pot rula pe GPU-uri de calitate de consum, cum ar fi NVIDIA RTX 3060, în timp ce modelele mai mari au nevoie de GPU-uri mai puternice, cum ar fi RTX 3080 sau RTX 4090 [1] [3].
2. RAM și CPU **
- În timp ce AWS gestionează hardware -ul de bază, asigurarea resurselor suficiente de RAM și CPU este crucială pentru performanța eficientă a modelului. Pentru implementări locale, se recomandă cel puțin 16 GB RAM, 32 GB sau mai mult fiind ideale [1] [7].- Un procesor multi-core ajută la îmbunătățirea performanței, în special în mediile în care gestionați hardware-ul direct [7].
3. Depozitare **
- Modelele DeepSeek-R1 necesită un spațiu de stocare substanțial, în special pentru variante mai mari. Asigurați -vă că aveți suficient spațiu pe disc disponibil, de preferință pe stocare rapidă, cum ar fi SSD -uri, pentru a stoca fișiere și date de model [1] [7].4. Considerații în cloud **
-Amazon Bedrock oferă un mediu complet gestionat pentru DeepSeek-R1, oferind funcții de securitate, monitorizare și control al costurilor. Această configurație vă permite să vă concentrați pe dezvoltarea aplicațiilor, fără a vă face griji cu privire la infrastructura de bază [2] [5].- Amazon Sagemaker poate fi, de asemenea, utilizat pentru implementarea modelelor distilate, oferind un mediu gestionat pentru inferența și instruirea modelului [9].
5. Cost și scalabilitate **
- Serviciile AWS precum Amazon Bedrock și Sagemaker oferă soluții scalabile, permițându -vă să ajustați resursele în funcție de nevoile dvs. Această scalabilitate este crucială pentru gestionarea costurilor și pentru asigurarea unor performanțe ridicate [5] [9].În rezumat, deși nu trebuie să gestionați hardware -ul direct atunci când utilizați servicii AWS precum Amazon Bedrock, înțelegerea cerințelor modelului ajută la optimizarea performanței și a costurilor. AWS oferă soluții flexibile și scalabile pentru a sprijini implementarea modelelor DeepSeek-R1.
Citări:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-deployment-and-hardware-quirements-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-fully-managed-amazon-bedrock/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minum-system-equirements
]
[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-urning-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fully-managed-general-adable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cotainer/