Het inzetten van Deepseek-R1 op AWS vereist aanzienlijke GPU-bronnen vanwege de grote omvang en rekenvereisten. Hier zijn de specifieke GPU-vereisten en overwegingen voor het inzetten van Deepseek-R1-modellen op AWS:
1. Modelgrootte en VRAM-vereisten: het volledige DeepSeek-R1-model heeft 671 miljard parameters, waarvoor aanzienlijk VRAM vereist. Voor native FP8 -ondersteuning is de VRAM -vereiste ongeveer 700 GB. Als het model echter wordt omgezet in BF16 (die wordt ondersteund door GPU's zoals de NVIDIA A100), neemt de VRAM -vereiste toe tot ongeveer 1,4 tbc vanwege het hogere precisie -formaat [2] [4].
2. Aanbevolen GPU-configuratie: voor het volledige Deepseek-R1-model is een multi-GPU-opstelling nodig. AWS -instanties zoals de `p4d.24xlarge` of` P5.24Xlarge`, die zijn uitgerust met Nvidia A100 GPU's, zijn geschikt. Deze gevallen bieden de nodige VRAM en berekenen vermogen voor grootschalige modellen. Voor BF16 -berekening wordt een opstelling met 16 nvidia A100 GPU's (elk met 80 GB VRAM) aanbevolen [1] [2].
3. AWS-instantie-opties: AWS biedt verschillende instanties die de implementatie van Deepseek-R1-modellen kunnen ondersteunen, waaronder de `P4D.24XLARGE` en` P5.24XLARGE`. Deze voorbeelden bieden krachtige computermogelijkheden met NVIDIA A100 GPU's, die ideaal zijn voor grootschalige AI-modellen zoals Deepseek-R1 [7].
4. Kwantificering en gedistribueerde computer: om de VRAM -vereisten te verminderen en de efficiëntie te verbeteren, kunnen kwantisatietechnieken worden toegepast. Het gebruik van 4-bit kwantisatie kan bijvoorbeeld de VRAM-behoeften aanzienlijk verminderen, waardoor de implementatie op minder GPU's mogelijk is. Bovendien kunnen gedistribueerde computerkaders worden gebruikt om de werklast over meerdere instanties te verspreiden, waardoor schaalbaarheid en prestaties worden verbeterd [4].
5. Bereken- en geheugenvereisten: Naast GPU-vereisten vereist het implementeren van Deepseek-R1 ook voldoende CPU-geheugen en algemene systeembronnen. AWS -instanties met voldoende CPU -geheugen, zoals de `g6e.4xlarge`, kunnen de extra computationele behoeften van deze modellen ondersteunen [6].
Samenvattend vereist het implementeren van Deepseek-R1 op AWS een robuuste GPU-opstelling, bij voorkeur met NVIDIA A100 GPU's, en mogelijk gebruik te maken van kwantificering en gedistribueerde computing om het gebruik van middelen te optimaliseren.
Citaten:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deploation-setup-2e48
[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
[6] https://community.databricks.com/t5/machine-learning/understanding-compute-requirements-forploying-deepseek-r1/td-p/109187
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[8] https://www.reddit.com/r/ollama/comment