Le déploiement de Deepseek-R1 sur AWS nécessite des ressources GPU importantes en raison de sa grande taille et de ses demandes de calcul. Voici les exigences et considérations GPU spécifiques pour le déploiement de modèles Deepseek-R1 sur AWS:
1. Taille du modèle et exigences VRAM: Le modèle complet Deepseek-R1 a 671 milliards de paramètres, nécessitant un VRAM substantiel. Pour le support FP8 natif, l'exigence de VRAM est d'environ 700 Go. Cependant, si le modèle est converti en BF16 (qui est pris en charge par des GPU comme le NVIDIA A100), l'exigence de VRAM augmente à environ 1,4 To en raison du format de précision plus élevé [2] [4].
2. Configuration GPU recommandée: Pour le modèle complet Deepseek-R1, une configuration multi-GPU est nécessaire. Des instances AWS comme le `P4d.24xlarge` ou` p5.24xlarge`, qui sont équipées de GPU NVIDIA A100, conviennent. Ces cas fournissent le VRAM et la puissance de calcul nécessaires pour les modèles à grande échelle. Pour le calcul BF16, une configuration avec 16 GPU NVIDIA A100 (chacune avec 80 Go de VRAM) est recommandée [1] [2].
3. Options d'instance AWS: AWS propose plusieurs instances qui peuvent prendre en charge le déploiement de modèles Deepseek-R1, y compris le `P4D.24XLARGE` et` P5.24XLARGE`. Ces cas fournissent des capacités informatiques hautes performances avec les GPU NVIDIA A100, qui sont idéaux pour les modèles d'IA à grande échelle comme Deepseek-R1 [7].
4. Quantification et calcul distribué: pour réduire les exigences du VRAM et améliorer l'efficacité, des techniques de quantification peuvent être appliquées. Par exemple, l'utilisation de la quantification 4 bits peut réduire considérablement les besoins en VRAM, permettant un déploiement sur moins de GPU. De plus, des cadres informatiques distribués peuvent être utilisés pour diffuser la charge de travail sur plusieurs instances, améliorant l'évolutivité et les performances [4].
5. Compute et exigences de mémoire: Au-delà des exigences du GPU, le déploiement de Deepseek-R1 nécessite également une mémoire CPU suffisante et des ressources système globales. Les instances AWS avec une grande mémoire de processeur, comme le `G6E.4xlarge`, peuvent prendre en charge les besoins de calcul supplémentaires de ces modèles [6].
En résumé, le déploiement de Deepseek-R1 sur AWS nécessite une configuration de GPU robuste, de préférence avec les GPU NVIDIA A100, et potentiellement de la quantification et de l'informatique distribuée pour optimiser l'utilisation des ressources.
Citations:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[2] https://www.theriseunion.com/en/blog/deepseek-v3-r1-671b-gpu-requiments.html
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385683
[4] https://apxml.com/posts/gpu-requiments-eepseek-r1
[5] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
[6] https://community.databricks.com/t5/machine-learning/Understanding-compute-requiments-fordeploying-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/comments/1ifa93h/deepseek_r1_hardware_requirements_explated/