Η ανάπτυξη του Deepseek-R1 στο AWS απαιτεί σημαντικούς πόρους GPU λόγω των μεγάλων απαιτήσεων και υπολογιστικών απαιτήσεων. Εδώ είναι οι συγκεκριμένες απαιτήσεις GPU και οι εκτιμήσεις για την ανάπτυξη μοντέλων Deepseek-R1 στο AWS:
1. Μέγεθος μοντέλου και απαιτήσεις VRAM: Το πλήρες μοντέλο Deepseek-R1 έχει 671 δισεκατομμύρια παραμέτρους, που απαιτούν ουσιαστική VRAM. Για τη φυσική υποστήριξη FP8, η απαίτηση VRAM είναι περίπου 700 GB. Ωστόσο, εάν το μοντέλο μετατραπεί σε BF16 (το οποίο υποστηρίζεται από GPU όπως το NVIDIA A100), η απαίτηση VRAM αυξάνεται σε περίπου 1,4 TB λόγω της υψηλότερης μορφής ακριβείας [2] [4].
2. Συνιστώμενη διαμόρφωση GPU: Για το πλήρες μοντέλο Deepseek-R1, είναι απαραίτητη μια ρύθμιση πολλαπλών GPU. Οι περιπτώσεις AWS όπως το `p4d.24xlarge` ή το` p5.24xlarge`, τα οποία είναι εξοπλισμένα με NVIDIA A100 GPU, είναι κατάλληλα. Αυτές οι περιπτώσεις παρέχουν την απαραίτητη VRAM και υπολογιστική ισχύ για μοντέλα μεγάλης κλίμακας. Για τον υπολογισμό BF16, συνιστάται μια ρύθμιση με 16 GPUs NVIDIA A100 (το καθένα με 80 GB VRAM) [1] [2].
3. Επιλογές εμφάνισης AWS: Το AWS προσφέρει διάφορες περιπτώσεις που μπορούν να υποστηρίξουν την ανάπτυξη μοντέλων DeepSeeek-R1, συμπεριλαμβανομένων των `P4D.24xlarge` και` P5.24Xlarge`. Αυτές οι περιπτώσεις παρέχουν δυνατότητες πληροφορικής υψηλής απόδοσης με NVIDIA A100 GPU, οι οποίες είναι ιδανικές για μοντέλα AI μεγάλης κλίμακας όπως το Deepseek-R1 [7].
4. Κοσβατικά και κατανεμημένα υπολογιστικά: Για τη μείωση των απαιτήσεων VRAM και τη βελτίωση της απόδοσης, μπορούν να εφαρμοστούν τεχνικές ποσοτικοποίησης. Για παράδειγμα, η χρήση ποσοτικοποίησης 4-bit μπορεί να μειώσει σημαντικά τις ανάγκες VRAM, επιτρέποντας την ανάπτυξη σε λιγότερες GPU. Επιπλέον, μπορούν να χρησιμοποιηθούν κατανεμημένα πλαίσια υπολογιστών για να διαδώσουν τον φόρτο εργασίας σε πολλαπλές περιπτώσεις, ενισχύοντας την επεκτασιμότητα και την απόδοση [4].
5. Υπολογίστε τις απαιτήσεις και τις απαιτήσεις μνήμης: Πέρα από τις απαιτήσεις της GPU, η ανάπτυξη Deepseek-R1 απαιτεί επίσης επαρκή μνήμη CPU και συνολικά πόρους συστήματος. Οι περιπτώσεις AWS με άφθονη μνήμη CPU, όπως το `g6e.4xlarge`, μπορούν να υποστηρίξουν τις πρόσθετες υπολογιστικές ανάγκες αυτών των μοντέλων [6].
Συνοπτικά, η ανάπτυξη Deepseek-R1 σε AWS απαιτεί μια ισχυρή ρύθμιση GPU, κατά προτίμηση με NVIDIA A100 GPU, και ενδεχομένως αξιοποίηση κβαντοποίησης και κατανεμημένου υπολογισμού για τη βελτιστοποίηση της χρήσης των πόρων.
Αναφορές:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-comlete-hardware-requirements-pimal-deployment-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-for-deploying-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_requrements_explained/