Розгортання DeepSeek-R1 на AWS, особливо через Amazon Bedrock, не вимагає від вас керувати базовим обладнанням безпосередньо, оскільки це повністю керована послуга. Однак розуміння вимог моделі може допомогти вам оптимізувати використання та витрати. Ось детальний огляд того, що потрібно врахувати:
1. Вимоги до GPU **
- Моделі DeepSeek-R1, особливо більші варіанти, потребують значних ресурсів GPU. На AWS ви можете використовувати високопродуктивні графічні процесори, як, наявні в екземплярах EC2 (наприклад, екземпляри P4 або P3) або через Amazon Sagemaker, який забезпечує кероване середовище GPU.-Для локального розгортання такі моделі, як DeepSeek R1-DISTILL-QWEN-1.5B, можуть працювати на графічних процесах споживачів, як NVIDIA RTX 3060, тоді як більші моделі потребують більш потужних графічних процесорів, таких як RTX 3080 або RTX 4090 [1] [3].
2. ОЗУ та процесора **
- Поки AWS керує основним обладнанням, забезпечення достатньої кількості ресурсів оперативної пам’яті та процесора має вирішальне значення для ефективної продуктивності моделі. Для місцевих розгортань рекомендується щонайменше 16 ГБ оперативної пам’яті, 32 ГБ або більше - ідеально [1] [7].- Багатоядерний процесор допомагає покращити продуктивність, особливо в середовищах, де ви безпосередньо керуєте обладнанням [7].
3. Зберігання **
- Моделі DeepSeek-R1 потребують значного місця для зберігання, особливо для великих варіантів. Переконайтесь, що у вас є достатньо місця на диску, бажано на швидкому сховищі, як SSD, для зберігання файлів моделі та даних [1] [7].4. хмарні міркування **
-Amazon Bedrock забезпечує повністю кероване середовище для DeepSeek-R1, пропонуючи функції безпеки, моніторингу та контролю за витратами. Ця установка дозволяє зосередитись на розробці додатків, не турбуючись про основну інфраструктуру [2] [5].- Amazon SageMaker також може бути використаний для розгортання дистильованих моделей, забезпечуючи кероване середовище для модельних умовностей та навчання [9].
5. Вартість та масштабованість **
- Послуги AWS, такі як Amazon BedRock та Sagemaker, пропонують масштабовані рішення, що дозволяє коригувати ресурси залежно від ваших потреб. Ця масштабованість має вирішальне значення для управління витратами та забезпечення високої продуктивності [5] [9].Підсумовуючи це, хоча вам не потрібно керувати обладнанням безпосередньо при використанні послуг AWS, таких як Amazon Bedrock, розуміння вимог моделі допомагає оптимізувати продуктивність та витрати. AWS забезпечує гнучкі та масштабовані рішення для підтримки розгортання моделей DeepSeek-R1.
Цитати:
[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-tly-managed-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-aws-bedrock/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-on-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-tly-managed-generally-avable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/