在AWS上部署DeepSeek-R1，尤其是通过亚马逊基岩，不需要您直接管理基础硬件，因为这是一项完全管理的服务。但是，了解模型的要求可以帮助您优化使用和成本。这是您需要考虑的内容的详细概述：
###1。GPU要求**
- DeepSeek-R1模型，尤其是较大的变体，需要大量的GPU资源。在AWS上，您可以像EC2实例(例如P4或P3实例)或通过Amazon SageMaker一样利用高性能GPU，该实例中可用的GPU，后者提供了托管的GPU环境。
- 对于本地部署，诸如DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5b之类的模型可以在消费级GPU上运行，例如NVIDIA RTX 3060，而较大的型号则需要更强大的GPU，例如RTX 3080或RTX 4090 [1] [3]。
2。RAM和CPU **
- 虽然AWS管理基础硬件，但确保足够的RAM和CPU资源对于有效的模型性能至关重要。对于本地部署，建议至少16 GB RAM，其中32 GB或更多是理想的[1] [7]。- 多核CPU有助于提高性能，尤其是在您直接管理硬件的环境中[7]。
3。存储**
- DeepSeek-R1型号需要大量的存储空间，尤其是对于较大的变体。确保您有足够的磁盘空间，最好在快速存储(例如SSD)上存储模型文件和数据[1] [7]。4。云考虑**
-Amazon Bedrock为DeepSeek-R1提供了完全管理的环境，提供了企业级安全性，监视和成本控制功能。此设置使您可以专注于开发应用程序，而不必担心基础架构[2] [5]。-Amazon Sagemaker也可以用于部署蒸馏型，为模型推理和培训提供了托管环境[9]。
5。成本和可伸缩性**
- AWS服务等AWS服务和SageMaker提供可扩展的解决方案，使您可以根据自己的需求调整资源。这种可伸缩性对于管理成本和确保高性能至关重要[5] [9]。总而言之，虽然当使用Amazon Bedrock等AWS服务时，您不需要直接管理硬件，但了解模型的要求有助于优化性能和成本。 AWS提供了灵活，可扩展的解决方案，以支持DeepSeek-R1模型的部署。
引用：
[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-managed-managed-managed-amazon-bedrock/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimin-system-system-quirqurements
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirentess-poptimal-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-deepseek-r1-on-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1--man-man-maned-generally-abailable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-large-model-inference-container/