Implementar Deepseek-R1 en AWS, particularmente a través de Amazon Bedrock, no requiere que administre el hardware subyacente directamente, ya que es un servicio totalmente administrado. Sin embargo, comprender los requisitos del modelo puede ayudarlo a optimizar su uso y costos. Aquí hay una descripción detallada de lo que debe considerar:
1. Requisitos de GPU **
- Los modelos Deepseek-R1, especialmente las variantes más grandes, requieren recursos significativos de GPU. En AWS, puede aprovechar las GPU de alto rendimiento como las disponibles en instancias EC2 (por ejemplo, instancias P4 o P3) o a través de Amazon Sagemaker, que proporciona entornos de GPU administrados.-Para la implementación local, modelos como Deepseek R1-Distill-Qwen-1.5b pueden ejecutarse en GPU de grado consumidor como el NVIDIA RTX 3060, mientras que los modelos más grandes necesitan GPU más potentes como las RTX 3080 o RTX 4090 [1] [3].
2. Ram y CPU **
- Si bien AWS administra el hardware subyacente, garantizar suficientes recursos de RAM y CPU es crucial para un rendimiento eficiente del modelo. Para las implementaciones locales, se recomienda al menos 16 GB de RAM, con 32 GB o más ser ideales [1] [7].- Una CPU de múltiples núcleos ayuda a mejorar el rendimiento, especialmente en entornos donde administra el hardware directamente [7].
3. Almacenamiento **
- Los modelos Deepseek-R1 requieren un espacio de almacenamiento sustancial, especialmente para variantes más grandes. Asegúrese de tener suficiente espacio en disco disponible, preferiblemente en almacenamiento rápido como SSDS, para almacenar archivos y datos de modelos [1] [7].4. Consideraciones de la nube **
-Amazon Bedrock proporciona un entorno totalmente administrado para Deepseek-R1, que ofrece características de seguridad, monitoreo y control de costo de grado empresarial. Esta configuración le permite concentrarse en desarrollar aplicaciones sin preocuparse por la infraestructura subyacente [2] [5].- Amazon SageMaker también se puede utilizar para implementar modelos destilados, proporcionando un entorno administrado para la inferencia y capacitación del modelo [9].
5. Costo y escalabilidad **
- Los servicios de AWS como Amazon Bedrock y Sagemaker ofrecen soluciones escalables, lo que le permite ajustar los recursos en función de sus necesidades. Esta escalabilidad es crucial para gestionar los costos y garantizar un alto rendimiento [5] [9].En resumen, si bien no necesita administrar el hardware directamente cuando usa servicios de AWS como Amazon Bedrock, comprender los requisitos del modelo ayuda a optimizar el rendimiento y los costos. AWS proporciona soluciones flexibles y escalables para respaldar la implementación de modelos Deepseek-R1.
Citas:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-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/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-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-deepseek-r1-on-vagoncloud-desktops
[8] https://www.aaboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-lyly-managed-generalmente disponible
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/