Å distribuere DeepSeek-R1 på AWS krever betydelige GPU-ressurser på grunn av dens store størrelse og beregningsmessige krav. Her er de spesifikke GPU-kravene og hensynene til å distribuere DeepSeek-R1-modeller på AWS:
1. Modellstørrelse og VRAM-krav: Full DeepSeek-R1-modellen har 671 milliarder parametere, som krever betydelig VRAM. For naturlig FP8 -støtte er VRAM -kravet omtrent 700 GB. Imidlertid, hvis modellen blir konvertert til BF16 (som støttes av GPUer som NVIDIA A100), øker VRAM -kravet til omtrent 1,4 TB på grunn av det høyere presisjonsformatet [2] [4].
2. Anbefalt GPU-konfigurasjon: For full DeepSeek-R1-modellen er et multi-GPU-oppsett nødvendig. AWS -forekomster som `P4D.24xLarge` eller` P5.24xLarge`, som er utstyrt med Nvidia A100 GPUer, er egnet. Disse forekomstene gir nødvendig VRAM- og beregningskraft for store modeller. For BF16 -beregning anbefales et oppsett med 16 Nvidia A100 GPUer (hver med 80 GB VRAM) [1] [2].
3. AWS-forekomstalternativer: AWS tilbyr flere forekomster som kan støtte distribusjonen av DeepSeek-R1-modeller, inkludert `P4D.24xLarge` og` P5.24xLarge`. Disse forekomstene gir høyytelsesdatapasiteter med NVIDIA A100 GPUer, som er ideelle for storskala AI-modeller som DeepSeek-R1 [7].
4. Kvantisering og distribuert databehandling: For å redusere VRAM -krav og forbedre effektiviteten, kan kvantiseringsteknikker brukes. For eksempel kan bruk av 4-biters kvantisering redusere VRAM-behovene betydelig, noe som gir mulighet for utplassering på færre GPU-er. I tillegg kan distribuerte databehandlingsrammer brukes til å spre arbeidsmengden over flere forekomster, og forbedre skalerbarheten og ytelsen [4].
5. Beregne og minnekrav: Utover GPU-krav, krever distribusjon av DeepSeek-R1 også tilstrekkelig CPU-minne og generelle systemressurser. AWS -forekomster med rikelig CPU -minne, for eksempel `G6E.4xLarge`, kan støtte de ekstra beregningsbehovene til disse modellene [6].
Oppsummert krever distribusjon av DeepSeek-R1 på AWS et robust GPU-oppsett, helst med NVIDIA A100 GPUer, og potensielt utnytte kvantisering og distribuert databehandling for å optimalisere ressursutnyttelsen.
Sitasjoner:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-irquirements-optimal-deployment-setup-2e48
[2] https://www.theriseunion.com/en/blog/deepseek-v3-r1-671b-gpu-irquirements.html
[3] https://www.byteplus.com/no/topic/385683
[4] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-depseek-r1
[5] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
[6] https://community.databricks.com/t5/machine-learning/understanding-compute-requirements-for-deploying-depseek-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/