Wdrażanie DeepSeek-R1 na AWS wymaga znacznych zasobów GPU ze względu na duże rozmiary i wymagania obliczeniowe. Oto konkretne wymagania i rozważania GPU dotyczące wdrażania modeli DeepSeek-R1 na AWS:
1. Wymagania wielkości modelu i VRAM: Pełny model DeepSeek-R1 ma 671 miliardów parametrów, wymagających znacznego VRAM. W przypadku natywnej obsługi FP8 wymaganie VRAM wynosi około 700 GB. Jeśli jednak model zostanie przekonwertowany na BF16 (co jest obsługiwane przez GPU, takie jak NVIDIA A100), wymóg VRAM wzrasta do około 1,4 TB z powodu wyższego formatu precyzyjnego [2] [4].
2. Zalecana konfiguracja GPU: W przypadku pełnego modelu DeepSeek-R1 konieczna jest konfiguracja Multi-GPU. Odpowiednie są instancje AWS, takie jak „p4d.24xlarge” lub `p5.24xlarge`, które są wyposażone w GPU NVIDIA A100. Instancje te zapewniają niezbędną energię VRAM i zasilanie obliczeniowe dla modeli na dużą skalę. Do obliczenia BF16 zaleca się konfiguracja z 16 GPU NVIDIA A100 (każda z 80 GB VRAM) [1] [2].
3. Opcje instancji AWS: AWS oferuje kilka instancji, które mogą obsługiwać wdrażanie modeli DeepSeek-R1, w tym „p4d.24xlarge” i „p5.24xlarge”. Instancje te zapewniają wysokowydajne możliwości obliczeniowe z NVIDIA A100 GPU, które są idealne do modeli AI na dużą skalę, takich jak DeepSeek-R1 [7].
4. Kwantyzacja i obliczanie rozproszone: Aby zmniejszyć wymagania VRAM i poprawić wydajność, można zastosować techniki kwantyzacji. Na przykład stosowanie 4-bitowej kwantyzacji może znacznie zmniejszyć potrzebę VRAM, umożliwiając wdrożenie na mniejszej liczbie GPU. Ponadto rozproszone ramy obliczeniowe można wykorzystać do rozpowszechniania obciążenia na wiele instancji, zwiększając skalowalność i wydajność [4].
5. Wymagania obliczeniowe i pamięci: Poza wymaganiami GPU, wdrażanie DeepSeek-R1 wymaga również wystarczającej pamięci procesora i ogólnych zasobów systemowych. Instancje AWS z dużą pamięcią procesora, takie jak „g6e.4xlarge`, mogą obsługiwać dodatkowe potrzeby obliczeniowe tych modeli [6].
Podsumowując, wdrożenie DeepSeek-R1 na AWS wymaga solidnej konfiguracji GPU, najlepiej z GPU NVIDIA A100 oraz potencjalnie wykorzystując kwantyzację i obliczanie rozproszone w celu optymalizacji wykorzystania zasobów.
Cytaty:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-one-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-loarning/understanding-compute-requirements-for-deploying-deepseek-r1/td-p/109187
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-row-available-on-aws/
[8] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1ifa93h/deepseek_r1_hardware_requirements_explained/