Diegdami „Deepseek-R1“ AWS, ypač per „Amazon Bedrock“, nereikalauja, kad jūs tiesiogiai valdytumėte pagrindinę aparatinę įrangą, nes tai yra visiškai valdoma paslauga. Tačiau supratimas apie modelio reikalavimus gali padėti optimizuoti naudojimą ir išlaidas. Čia pateikiama išsami apžvalga, į ką reikia atsižvelgti:
1. GPU reikalavimai **
- „Deepseeek-R1“ modeliams, ypač didesniems variantams, reikia reikšmingų GPU išteklių. „AWS“ galite panaudoti didelio našumo GPU, kaip ir EC2 atvejais (pvz., P4 ar P3 egzemplioriais) arba per „Amazon Sagemaker“, kuri suteikia valdomą GPU aplinką.-Vietiniam diegimui tokie modeliai, tokie kaip „Deepseek R1-Distill-Qwen-1.5b“, gali veikti naudojant vartotojo lygio GPU, tokius kaip „NVIDIA RTX 3060“, o didesniems modeliams reikia galingesnių GPU, tokių kaip RTX 3080 arba RTX 4090 [1] [3].
2. RAM ir CPU **
- Nors AWS tvarko pagrindinę aparatinę įrangą, užtikrinant, kad efektyvus modelio našumas yra pakankamai RAM ir CPU ištekliai. Vietiniam dislokavimui rekomenduojama mažiausiai 16 GB RAM, o 32 GB ar daugiau yra ideali [1] [7].- Kelių branduolių procesorius padeda pagerinti našumą, ypač aplinkoje, kurioje tiesiogiai valdote aparatinę įrangą [7].
3. Sandėliavimas **
- „Deepseeek-R1“ modeliams reikalinga nemaža vietos saugojimo vieta, ypač didesniems variantams. Įsitikinkite, kad turite pakankamai vietos diske, geriausia greitai saugoti, pavyzdžiui, SSD, kad galėtumėte saugoti modelio failus ir duomenis [1] [7].4. Debesų aspektai **
-„Amazon Bedrock“ suteikia visiškai valdomą aplinką „Deepseek-R1“, siūlanti įmonės lygio saugumą, stebėjimo ir išlaidų kontrolės funkcijas. Ši sąranka leidžia sutelkti dėmesį į programų kūrimą, nesijaudinant dėl pagrindinės infrastruktūros [2] [5].- „Amazon Sagemaker“ taip pat gali būti naudojamas dislokuoti distiliuotus modelius, užtikrinant valdomą aplinką modelio išvadoms ir mokymui [9].
5. Kaina ir mastelio keitimas **
- AWS paslaugos, tokios kaip „Amazon Bedrock“ ir „Sagemaker“, siūlo keičiamus sprendimus, leidžiančius koreguoti išteklius atsižvelgiant į jūsų poreikius. Šis mastelio keitimas yra labai svarbus norint valdyti išlaidas ir užtikrinti aukšto našumo užtikrinimą [5] [9].Apibendrinant, nors jums nereikia tiesiogiai valdyti aparatinės įrangos, kai naudojate AWS paslaugas, tokias kaip „Amazon Bedrock“, supratimas modelio reikalavimuose padeda optimizuoti našumą ir išlaidas. AWS teikia lanksčius ir keičiamus sprendimus, skirtus palaikyti „Deepseeek-R1“ modelių diegimą.
Citatos:
[1] https://dev.to/askyt/deepseeek-r1-architcture-training-local-deployment-and-hardware-requirements-3Mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ulpy-shited-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-ws-bedrock/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
[7] https://vagon.io/blog/a-sphe-sphe-puide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ulpuls-langeage-generally-avleable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/