Развертывание DeepSeek-R1 на AWS, особенно через Amazon Bedrock, не требует непосредственно управлять базовым оборудованием, так как это полностью управляемый сервис. Тем не менее, понимание требований модели может помочь вам оптимизировать ваше использование и затраты. Вот подробный обзор того, что вам нужно рассмотреть:
1. Требования графического процессора **
- Модели DeepSeek-R1, особенно более крупные варианты, требуют значительных ресурсов GPU. На AWS вы можете использовать высокопроизводительные графические процессоры, подобные тем, которые доступны в экземплярах EC2 (например, экземпляры P4 или P3) или через Amazon SageMaker, который предоставляет управляемые среды GPU.-Для локального развертывания, такие как DeepSeek R1-Distill-QWEN-1,5B, могут работать на GPUS-графических процессах потребительского уровня, такие как NVIDIA RTX 3060, в то время как более крупным моделям требуются более мощные графические процессоры, такие как RTX 3080 или RTX 4090 [1] [3].
2. Ram и CPU **
- В то время как AWS управляет базовым аппаратным обеспечением, обеспечение достаточного количества ресурсов ОЗУ и ЦП имеет решающее значение для эффективной производительности модели. Для местного развертывания рекомендуется не менее 16 ГБ оперативной памяти, причем 32 ГБ или более идеально [1] [7].- Многоядерный процессор помогает повысить производительность, особенно в средах, где вы управляете аппаратным обеспечением напрямую [7].
3. Хранение **
- Модели DeepSeek-R1 требуют существенного места для хранения, особенно для более крупных вариантов. Убедитесь, что у вас достаточно места для диска, предпочтительно на быстрое хранилище, например, SSD, для хранения модельных файлов и данных [1] [7].4. Облачные соображения **
-Amazon Bedrock предоставляет полностью управляемую среду для DeepSeek-R1, предлагая функции безопасности, мониторинг и контроль затрат. Эта настройка позволяет вам сосредоточиться на разработке приложений, не беспокоясь о базовой инфраструктуре [2] [5].- Amazon SageMaker также может использоваться для развертывания дистиллированных моделей, обеспечивая управляемую среду для вывода и обучения модели [9].
5. Стоимость и масштабируемость **
- Услуги AWS, такие как Amazon Bedrock и SageMaker, предлагают масштабируемые решения, позволяющие корректировать ресурсы на основе ваших потребностей. Эта масштабируемость имеет решающее значение для управления затратами и обеспечения высокой производительности [5] [9].Таким образом, хотя вам не нужно напрямую управлять оборудованием при использовании услуг AWS, таких как Amazon Bedrock, понимание требований модели помогает оптимизировать производительность и затраты. AWS предоставляет гибкие и масштабируемые решения для поддержки развертывания моделей DeepSeek-R1.
Цитаты:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-fly-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-leployment-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-trunking-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fally- Managed Generally-adailable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distillidal-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-infere-container/