Nasadenie Deepseek-R1 na AWS, najmä prostredníctvom Amazon Bedrock, nevyžaduje, aby ste spravovali priamo základný hardvér, pretože ide o plne spravovanú službu. Pochopenie požiadaviek modelu vám však môže pomôcť optimalizovať vaše využitie a náklady. Tu je podrobný prehľad toho, čo musíte zvážiť:
1. Požiadavky GPU **
- Modely Deepseek-R1, najmä väčšie varianty, si vyžadujú značné zdroje GPU. Na AWS môžete využiť vysoko výkonné GPU, ako sú tie, ktoré sú k dispozícii v inštanciách EC2 (napr. P4 alebo P3 inštancie) alebo prostredníctvom Amazon Sagemaker, ktorý poskytuje spravované prostredie GPU.-Pre miestne nasadenie môžu modely ako Deepseek R1-Distill-Qwen-1.5B bežať na GPU spotrebiteľa, ako je NVIDIA RTX 3060, zatiaľ čo väčšie modely potrebujú výkonnejšie GPU, ako je RTX 3080 alebo RTX 4090 [1] [3].
2. RAM a CPU **
- Zatiaľ čo AWS riadi základný hardvér, zabezpečenie dostatočného množstva zdrojov RAM a CPU je rozhodujúce pre efektívny výkon modelu. Pre miestne nasadenia sa odporúča najmenej 16 GB pamäte RAM, pričom 32 GB alebo viac je ideálnych [1] [7].- Viacjadrový procesor pomáha zlepšovať výkon, najmä v prostrediach, kde priamo spravujete hardvér [7].
3. Skladovanie **
- Modely Deepseek-R1 vyžadujú podstatný úložný priestor, najmä pre väčšie varianty. Uistite sa, že máte k dispozícii dostatok miesta disku, najlepšie v rýchlom úložisku, ako je SSD, na ukladanie modelových súborov a údajov [1] [7].4. Cloudové úvahy **
-Amazon Bedrock poskytuje plne spravované prostredie pre DeepSeek-R1, ktoré ponúka zabezpečenie podnikovej úrovne, monitorovanie a funkcie kontroly nákladov. Toto nastavenie vám umožňuje zamerať sa na vývoj aplikácií bez obáv z podkladovej infraštruktúry [2] [5].- Amazon Sagemaker sa môže použiť aj na nasadenie destilovaných modelov, poskytovania riadeného prostredia pre inferenciu a školenie modelu [9].
5. Cena a škálovateľnosť **
- Služby AWS ako Amazon Bedrock a Sagemaker ponúkajú škálovateľné riešenia, ktoré vám umožňujú prispôsobiť zdroje na základe vašich potrieb. Táto škálovateľnosť je rozhodujúca pre riadenie nákladov a zabezpečenie vysokého výkonu [5] [9].Stručne povedané, aj keď nepotrebujete hardvér priamo pri používaní služieb AWS, ako je Amazon Bedrock, pochopenie požiadaviek modelu pomáha pri optimalizácii výkonu a nákladov. AWS poskytuje flexibilné a škálovateľné riešenia na podporu nasadenia modelov Deepseek-R1.
Citácie:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architutec-training-mlocal-deployment-and-wardware-requirements-3MF8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-flute-managed-anaged-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-setupment-2e48
[5] https://crossasst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
[7] https://vagon.io/blog/a-tep-by-testep-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutazon.com/news/aws/aws/awsdeepseek-r1-rufed-managed-genenerally-Available
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-usus-a-large-model-inference-container/