Izvietojot DeepSEEK-R1 uz AWS, it īpaši caur Amazon pamatiežu, neprasa tieši pārvaldīt pamatā esošo aparatūru, jo tas ir pilnībā pārvaldīts pakalpojums. Tomēr izpratne par modeļa prasībām var palīdzēt optimizēt jūsu izmantošanu un izmaksas. Šeit ir detalizēts pārskats par to, kas jums jāņem vērā:
1. GPU prasības **
- DeepSEEK-R1 modeļiem, īpaši lielākiem variantiem, ir nepieciešami ievērojami GPU resursi. Par AWS jūs varat izmantot augstas veiktspējas GPU, piemēram, tie, kas pieejami EC2 gadījumos (piemēram, P4 vai P3 gadījumos) vai caur Amazon Sagemaker, kas nodrošina pārvaldītu GPU vidi.-Vietējās izvietošanai tādi modeļi kā DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5b var darboties ar patērētāja kvalitātes GPU, piemēram, NVIDIA RTX 3060, savukārt lielākiem modeļiem ir nepieciešami jaudīgāki GPU, piemēram, RTX 3080 vai RTX 4090 [1] [3].
2. RAM un CPU **
- Kamēr AWS pārvalda pamatā esošo aparatūru, efektīvai modeļa veiktspējai ir ļoti svarīgi nodrošināt pietiekamu RAM un CPU resursu. Vietējās izvietošanai ieteicams vismaz 16 GB RAM, un 32 GB vai vairāk ir ideāli [1] [7].- Daudzkodolu CPU palīdz uzlabot veiktspēju, īpaši vidē, kur tieši pārvaldāt aparatūru [7].
3. krātuve **
- DeepSEEK-R1 modeļiem ir nepieciešama ievērojama uzglabāšanas vieta, īpaši lielākiem variantiem. Pārliecinieties, ka jums ir pieejama pietiekami daudz vietas, vēlams, lai ātri glabātu, piemēram, SSD, lai saglabātu modeļa failus un datus [1] [7].4. Mākoņu apsvērumi **
-Amazon Bedrock nodrošina pilnībā pārvaldītu vidi DeepSEEK-R1, piedāvājot uzņēmuma līmeņa drošību, uzraudzību un izmaksu kontroles funkcijas. Šī iestatīšana ļauj jums koncentrēties uz lietojumprogrammu izstrādi, neuztraucoties par pamatā esošo infrastruktūru [2] [5].- Amazon Sagemaker var izmantot arī destilētu modeļu izvietošanai, nodrošinot pārvaldītu vidi modeļa secinājumiem un apmācībai [9].
5. Izmaksas un mērogojamība **
- AWS pakalpojumi, piemēram, Amazon Bedrock un Sagemaker, piedāvā pielāgojamus risinājumus, ļaujot pielāgot resursus, pamatojoties uz jūsu vajadzībām. Šī mērogojamība ir būtiska izmaksu pārvaldībai un augstas veiktspējas nodrošināšanai [5] [9].Rezumējot, lai gan, lietojot AWS pakalpojumus, piemēram, Amazon Bedrock, jums nav jāpārvalda aparatūra, izprotot modeļa prasības, palīdz optimizēt veiktspēju un izmaksas. AWS nodrošina elastīgus un pielāgojamus risinājumus, lai atbalstītu DeepSEEK-R1 modeļu izvietošanu.
Atsauces:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-dreplation-and-hardware-requirements-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ly-managed-amazon-bedrock/
[3.]
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-izvietojums-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-stunning-depseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-depseek-r1
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-distille-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/