Att distribuera Deepseek-R1 på AWS, särskilt genom Amazon Bedrock, kräver inte att du hanterar den underliggande hårdvaran direkt, eftersom det är en fullt hanterad tjänst. Att förstå modellens krav kan dock hjälpa dig att optimera din användning och kostnader. Här är en detaljerad översikt över vad du behöver tänka på:
1. GPU -krav **
- Deepseek-R1-modeller, särskilt de större varianterna, kräver betydande GPU-resurser. På AWS kan du utnyttja högpresterande GPU: er som de som finns i EC2-instanser (t.ex. P4- eller P3-instanser) eller genom Amazon Sagemaker, som tillhandahåller hanterade GPU-miljöer.-För lokal distribution kan modeller som Deepseek R1-Distill-Qwen-1,5B köras på GPU: er för konsumentkvalitet som NVIDIA RTX 3060, medan större modeller behöver kraftfullare GPU: er som RTX 3080 eller RTX 4090 [1] [3].
2. RAM och CPU **
- Medan AWS hanterar den underliggande hårdvaran är det viktigt att säkerställa tillräckliga RAM- och CPU -resurser för effektiv modellprestanda. För lokala distributioner rekommenderas minst 16 GB RAM, med 32 GB eller mer är idealisk [1] [7].- En multi-core CPU hjälper till att förbättra prestandan, särskilt i miljöer där du hanterar hårdvaran direkt [7].
3. Lagring **
- Deepseek-R1-modellerna kräver betydande lagringsutrymme, särskilt för större varianter. Se till att du har tillräckligt med diskutrymme tillgängligt, helst på snabb lagring som SSD: er, för att lagra modellfiler och data [1] [7].4. Molnöverväganden **
-Amazon Bedrock tillhandahåller en fullt hanterad miljö för Deepseek-R1 och erbjuder funktioner för säkerhets-, övervaknings- och kostnadskontrollfunktioner. Denna inställning gör att du kan fokusera på att utveckla applikationer utan att oroa dig för den underliggande infrastrukturen [2] [5].- Amazon Sagemaker kan också användas för att distribuera destillerade modeller, vilket ger en hanterad miljö för modellinferens och träning [9].
5. Kostnad och skalbarhet **
- AWS -tjänster som Amazon Bedrock och Sagemaker erbjuder skalbara lösningar, så att du kan justera resurser baserat på dina behov. Denna skalbarhet är avgörande för att hantera kostnader och säkerställa hög prestanda [5] [9].Sammanfattningsvis, även om du inte behöver hantera hårdvara direkt när du använder AWS -tjänster som Amazon Bedrock, kan du förstå modellens krav att optimera prestanda och kostnader. AWS tillhandahåller flexibla och skalbara lösningar för att stödja distributionen av Deepseek-R1-modellerna.
Citeringar:
]
]
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
]
[5] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-ws-bedrock/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
]
]
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2