Implementering af DeepSeek-R1 på AWS kræver betydelige GPU-ressourcer på grund af dens store størrelse og beregningsmæssige krav. Her er de specifikke GPU-krav og overvejelser til implementering af DeepSeek-R1-modeller på AWS:
1. Modelstørrelse og VRAM-krav: Den fulde dybseek-R1-model har parametre på 671 milliarder, hvilket kræver betydelig VRAM. For indbygget FP8 -support er VRAM -kravet ca. 700 GB. Hvis modellen imidlertid konverteres til BF16 (som understøttes af GPU'er som NVIDIA A100), øges VRAM -kravet til ca. 1,4 TB på grund af det højere præcisionsformat [2] [4].
2. Anbefalet GPU-konfiguration: For den fulde DeepSeek-R1-model er en multi-GPU-opsætning nødvendig. AWS -forekomster som `P4D.24XLarge` eller` P5.24XLarge`, som er udstyret med NVIDIA A100 GPU'er, er egnede. Disse tilfælde giver de nødvendige VRAM og beregner strøm til store modeller. Til BF16 -beregning anbefales en opsætning med 16 NVIDIA A100 GPU'er (hver med 80 GB VRAM) [1] [2].
3. AWS-forekomstindstillinger: AWS tilbyder flere tilfælde, der kan understøtte implementeringen af DeepSeek-R1-modeller, herunder `P4D.24XLarge` og` P5.24XLarge '. Disse forekomster tilvejebringer højtydende computerkapaciteter med NVIDIA A100 GPU'er, som er ideelle til store AI-modeller som DeepSeek-R1 [7].
4. Kvantisering og distribueret computing: For at reducere VRAM -krav og forbedre effektiviteten kan kvantiseringsteknikker anvendes. For eksempel kan brug af 4-bit kvantisering reducere VRAM-behovene markant, hvilket muliggør implementering på færre GPU'er. Derudover kan distribuerede computerrammer bruges til at sprede arbejdsbyrden på tværs af flere tilfælde, hvilket forbedrer skalerbarhed og ydeevne [4].
5. Beregn og hukommelseskrav: Ud over GPU-krav kræver det også tilstrækkeligt CPU-hukommelses- og samlede systemressourcer. AWS -forekomster med rigelig CPU -hukommelse, såsom `G6E.4XLarge`, kan understøtte de ekstra beregningsmæssige behov for disse modeller [6].
Sammenfattende kræver det at implementere DeepSeek-R1 på AWS en robust GPU-opsætning, fortrinsvis med NVIDIA A100 GPU'er, og potentielt udnytte kvantiseringen og distribueret beregning for at optimere ressourceudnyttelsen.
Citater:
)
[2] https://www.theriseunion.com/en/blog/deepseek-v3-r1-671b-gpu-requirements.html
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385683
[4] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[5] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
)
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-ws/
[8] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1ifa93h/deepseek_r1_hardware_requirements_explained/