Die Bereitstellung von Deepseek-R1 auf AWS erfordert aufgrund seiner großen und rechnerischen Anforderungen erhebliche GPU-Ressourcen. Hier finden Sie die spezifischen GPU-Anforderungen und -überlegungen für die Bereitstellung von Deekseek-R1-Modellen auf AWS:
1. Modellgröße und VRAM-Anforderungen: Das vollständige Deepseek-R1-Modell verfügt über 671 Milliarden Parameter, die ein erhebliches VRAM erfordern. Für den nativen FP8 -Unterstützung beträgt die VRAM -Anforderung ungefähr 700 GB. Wenn das Modell jedoch in BF16 umgewandelt wird (was von GPUs wie dem Nvidia A100 unterstützt wird), steigt die VRAM -Anforderung aufgrund des höheren Präzisionsformats auf etwa 1,4 TB an [2] [4].
2. Empfohlene GPU-Konfiguration: Für das vollständige Deepseek-R1-Modell ist ein Multi-GPU-Setup erforderlich. AWS -Instanzen wie das `p4d.24xlarge` oder` p5.24xlarge`, die mit Nvidia A100 GPUs ausgestattet sind, sind geeignet. Diese Instanzen bieten das erforderliche VRAM und die Berechnung der Leistung für groß angelegte Modelle. Für die BF16 -Berechnung wird ein Setup mit 16 NVIDIA A100 -GPUs (jeweils 80 GB VRAM) empfohlen [1] [2].
3. AWS-Instanzoptionen: AWS bietet mehrere Instanzen, die die Bereitstellung von Deekseek-R1-Modellen unterstützen können, einschließlich des P4D.24xLarge` und `p5.24xlarge`. Diese Instanzen bieten leistungsstarke Computerfunktionen mit NVIDIA A100-GPUs, die ideal für großflächige KI-Modelle wie Deepseek-R1 sind [7].
4. Quantisierung und verteiltes Computer: Um die VRAM -Anforderungen zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern, können Quantisierungstechniken angewendet werden. Die Verwendung von 4-Bit-Quantisierung kann beispielsweise die VRAM-Bedürfnisse erheblich verringern und die Bereitstellung auf weniger GPUs ermöglichen. Darüber hinaus können verteilte Computer -Frameworks verwendet werden, um die Arbeitsbelastung über mehrere Instanzen hinweg zu verbreiten und Skalierbarkeit und Leistung zu verbessern [4].
5. Berechnung und Speicheranforderungen: Über die GPU-Anforderungen hinaus, die Deepseek-R1 bereitstellt, erfordert auch eine ausreichende CPU-Speicher- und Gesamtsystemressourcen. AWS -Instanzen mit ausreichend CPU -Speicher, wie z.
Zusammenfassend erfordert die Bereitstellung von Deepseek-R1 auf AWS ein robustes GPU-Setup, vorzugsweise mit NVIDIA A100 GPUs und potenziell die Quantisierung und das verteilte Computing zur Optimierung der Ressourcenauslastung.
Zitate:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-ployment-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-leepseek-r1
[5] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
[6] https://community.databricks.com/t5/machine-learning/undandanding-compute-requirements-forces-for--leploying-tepseek-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_explained/