การปรับใช้ Deepseek-R1 บน AWS โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านทางทะเลอเมซอนไม่ต้องการให้คุณจัดการฮาร์ดแวร์พื้นฐานโดยตรงเนื่องจากเป็นบริการที่มีการจัดการอย่างเต็มที่ อย่างไรก็ตามการทำความเข้าใจข้อกำหนดของโมเดลสามารถช่วยให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานและค่าใช้จ่ายของคุณ นี่คือภาพรวมโดยละเอียดของสิ่งที่คุณต้องพิจารณา:
1. ข้อกำหนด GPU **
- โมเดล Deepseek-R1 โดยเฉพาะอย่างยิ่งตัวแปรที่ใหญ่กว่านั้นต้องการทรัพยากร GPU ที่สำคัญ ใน AWS คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงเช่นเดียวกับที่มีอยู่ในอินสแตนซ์ EC2 (เช่นอินสแตนซ์ P4 หรือ P3) หรือผ่าน Amazon Sagemaker ซึ่งให้สภาพแวดล้อม GPU ที่มีการจัดการ-สำหรับการปรับใช้ในท้องถิ่นแบบจำลองเช่น Deepseek R1-Distill-Qwen-1.5B สามารถทำงานบน GPU เกรดผู้บริโภคเช่น Nvidia RTX 3060 ในขณะที่รุ่นที่ใหญ่กว่าต้องการ GPU ที่ทรงพลังกว่าเช่น RTX 3080 หรือ RTX 4090 [1] [3]
2. RAM และ CPU **
- ในขณะที่ AWS จัดการฮาร์ดแวร์พื้นฐานการสร้างความมั่นใจว่าทรัพยากร RAM และ CPU ที่เพียงพอเป็นสิ่งสำคัญสำหรับประสิทธิภาพของแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ สำหรับการปรับใช้ในท้องถิ่นแนะนำให้ใช้ RAM อย่างน้อย 16 GB โดยมี 32 GB หรือมากกว่านั้นเป็นอุดมคติ [1] [7]- ซีพียูหลายคอร์ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่คุณจัดการฮาร์ดแวร์โดยตรง [7]
3. ที่เก็บข้อมูล **
- รุ่น Deepseek-R1 ต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับตัวแปรที่ใหญ่กว่า ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีพื้นที่ดิสก์เพียงพอโดยเฉพาะอย่างยิ่งในที่เก็บข้อมูลที่รวดเร็วเช่น SSDS เพื่อจัดเก็บไฟล์และข้อมูลรุ่น [1] [7]4. การพิจารณาคลาวด์ **
-Amazon Bedrock ให้สภาพแวดล้อมที่มีการจัดการอย่างเต็มที่สำหรับ Deepseek-R1 นำเสนอคุณสมบัติการรักษาความปลอดภัยระดับองค์กรการตรวจสอบและการควบคุมต้นทุน การตั้งค่านี้ช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแอปพลิเคชันโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน [2] [5]- Amazon Sagemaker ยังสามารถใช้สำหรับการปรับใช้โมเดลกลั่นซึ่งให้สภาพแวดล้อมที่มีการจัดการสำหรับการอนุมานแบบจำลองและการฝึกอบรม [9]
5. ต้นทุนและความยืดหยุ่น **
- บริการ AWS เช่น Amazon Bedrock และ Sagemaker นำเสนอโซลูชั่นที่ปรับขนาดได้ช่วยให้คุณสามารถปรับทรัพยากรตามความต้องการของคุณ ความสามารถในการปรับขนาดนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการค่าใช้จ่ายและสร้างความมั่นใจว่ามีประสิทธิภาพสูง [5] [9]โดยสรุปในขณะที่คุณไม่จำเป็นต้องจัดการฮาร์ดแวร์โดยตรงเมื่อใช้บริการ AWS เช่นอเมซอนเพราะความต้องการของโมเดลช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย AWS นำเสนอโซลูชั่นที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้เพื่อรองรับการปรับใช้รุ่น Deepseek-R1
การอ้างอิง:
[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-fuly-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-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fuly-managed-generally-available
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/