A DeepSeek-R1 telepítése az AWS-en, különösen az Amazon alapkőzetén keresztül, nem követeli meg, hogy az alapul szolgáló hardvereket közvetlenül kezelje, mivel ez egy teljesen kezelt szolgáltatás. A modell követelményeinek megértése azonban segíthet a használat és a költségek optimalizálásában. Itt található egy részletes áttekintés arról, hogy mit kell figyelembe venni:
1. GPU követelmények **
- A DeepSeek-R1 modellek, különösen a nagyobb variánsok, jelentős GPU-erőforrásokat igényelnek. Az AWS-en nagy teljesítményű GPU-kat is kihasználhat, mint például az EC2 példányokban (például P4 vagy P3 példányok) vagy az Amazon Sagemaker-en keresztül, amely kezelt GPU környezetet biztosít.-A helyi telepítéshez olyan modellek, mint a DeepSeek R1-Distill-QWEN-1.5B, futhatnak a fogyasztói szintű GPU-kon, mint például az NVIDIA RTX 3060, míg a nagyobb modelleknek erősebb GPU-kra van szükségük, mint például az RTX 3080 vagy az RTX 4090 [1] [3].
2. RAM és CPU **
- Míg az AWS kezeli az alapul szolgáló hardvereket, a hatékony modell teljesítményének biztosítása a megfelelő RAM és CPU erőforrások biztosítása. A helyi telepítésekhez legalább 16 GB RAM ajánlott, 32 GB vagy annál több ideális [1] [7].- A többmagos CPU elősegíti a teljesítmény javítását, különösen olyan környezetekben, ahol a hardver közvetlenül kezeli [7].
3. Tárolás **
- A DeepSeek-R1 modellek jelentős tárhelyet igényelnek, különösen a nagyobb variánsok esetében. Győződjön meg arról, hogy elegendő lemezterület áll rendelkezésre, lehetőleg a gyors tároláson, például az SSD -kben, hogy tárolja a modellfájlokat és az adatokat [1] [7].4. Felhő megfontolások **
-Az Amazon Bedrock teljesen kezelt környezetet biztosít a DeepSeek-R1 számára, amely vállalati szintű biztonságot, megfigyelést és költségkontroll funkciókat kínál. Ez a beállítás lehetővé teszi az alkalmazások fejlesztésére összpontosítást anélkül, hogy aggódna az alapul szolgáló infrastruktúra miatt [2] [5].- Az Amazon Sagemaker desztillált modellek telepítésére is felhasználható, és kezelt környezetet biztosítva a modell következtetéseihez és képzéshez [9].
5. Költség és méretezhetőség **
- Az AWS szolgáltatások, mint például az Amazon Bedrock és a Sagemaker, méretezhető megoldásokat kínálnak, lehetővé téve az erőforrások igényeinek megfelelő módosítását. Ez a méretezhetőség elengedhetetlen a költségek kezeléséhez és a nagy teljesítmény biztosításához [5] [9].Összefoglalva: bár nem kell közvetlenül a hardver kezelésére, amikor az AWS szolgáltatásokat, például az Amazon Bedrock -ot használja, a modell követelményeinek megértése elősegíti a teljesítmény és a költségek optimalizálását. Az AWS rugalmas és méretezhető megoldásokat kínál a DeepSeek-R1 modellek telepítésének támogatására.
Idézetek:
[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-ately-manged-amazon-bedrock/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-models-minum-system-requirements
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-etup-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-mander-managed-generally-avalable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a--Large-model-inference-container/