Menyebarkan Deepseek-R1 di AWS, terutama melalui Amazon Bedrock, tidak mengharuskan Anda untuk mengelola perangkat keras yang mendasarinya secara langsung, karena merupakan layanan yang dikelola sepenuhnya. Namun, memahami persyaratan model dapat membantu Anda mengoptimalkan penggunaan dan biaya Anda. Berikut gambaran terperinci tentang apa yang perlu Anda pertimbangkan:
1. Persyaratan GPU **
- Model Deepseek-R1, terutama varian yang lebih besar, membutuhkan sumber daya GPU yang signifikan. Di AWS, Anda dapat memanfaatkan GPU berkinerja tinggi seperti yang tersedia dalam contoh EC2 (mis., Instance P4 atau P3) atau melalui Amazon Sagemaker, yang menyediakan lingkungan GPU yang dikelola.-Untuk penyebaran lokal, model seperti Deepseek R1-Distill-Qwen-1.5b dapat berjalan pada GPU kelas konsumen seperti NVIDIA RTX 3060, sementara model yang lebih besar membutuhkan GPU yang lebih kuat seperti RTX 3080 atau RTX 4090 [1] [3].
2. RAM dan CPU **
- Sementara AWS mengelola perangkat keras yang mendasarinya, memastikan RAM yang cukup dan sumber daya CPU sangat penting untuk kinerja model yang efisien. Untuk penyebaran lokal, setidaknya 16 GB RAM direkomendasikan, dengan 32 GB atau lebih ideal [1] [7].- CPU multi-core membantu meningkatkan kinerja, terutama di lingkungan di mana Anda mengelola perangkat keras secara langsung [7].
3. Penyimpanan **
- Model Deepseek-R1 membutuhkan ruang penyimpanan yang substansial, terutama untuk varian yang lebih besar. Pastikan Anda memiliki ruang disk yang cukup tersedia, lebih disukai pada penyimpanan cepat seperti SSD, untuk menyimpan file model dan data [1] [7].4. Pertimbangan Cloud **
-Amazon Bedrock menyediakan lingkungan yang dikelola sepenuhnya untuk Deepseek-R1, menawarkan keamanan, pemantauan, dan fitur pengendalian biaya tingkat perusahaan. Pengaturan ini memungkinkan Anda untuk fokus pada pengembangan aplikasi tanpa khawatir tentang infrastruktur yang mendasarinya [2] [5].- Amazon Sagemaker juga dapat digunakan untuk menggunakan model suling, menyediakan lingkungan yang dikelola untuk inferensi dan pelatihan model [9].
5. Biaya dan skalabilitas **
- Layanan AWS seperti Amazon Bedrock dan Sagemaker menawarkan solusi yang dapat diskalakan, memungkinkan Anda untuk menyesuaikan sumber daya berdasarkan kebutuhan Anda. Skalabilitas ini sangat penting untuk mengelola biaya dan memastikan kinerja tinggi [5] [9].Singkatnya, sementara Anda tidak perlu mengelola perangkat keras secara langsung saat menggunakan layanan AWS seperti Amazon Bedrock, memahami persyaratan model membantu dalam mengoptimalkan kinerja dan biaya. AWS memberikan solusi yang fleksibel dan dapat diskalakan untuk mendukung penyebaran model Deepseek-R1.
Kutipan:
[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-fulent-anMaged-amazon-bedrock/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-odels-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-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fly-managed-generally-vailable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-grarge-model-fontainer/