A implantação do Deepseek-R1 na AWS requer recursos de GPU significativos devido ao seu tamanho grande e às demandas computacionais. Aqui estão os requisitos e considerações específicas da GPU para implantar modelos Deepseek-R1 na AWS:
1. Tamanho do modelo e requisitos de VRAM: O modelo completo de Deepseek-R1 possui 671 bilhões de parâmetros, exigindo VRAM substancial. Para suporte a FP8 nativo, o requisito de VRAM é de aproximadamente 700 GB. No entanto, se o modelo for convertido em BF16 (que é suportado por GPUs como o NVIDIA A100), o requisito de VRAM aumenta para cerca de 1,4 TB devido ao formato de precisão mais alto [2] [4].
2. Configuração recomendada da GPU: Para o modelo completo de Deepseek-R1, é necessária uma configuração multi-GPU. Instâncias da AWS como o `p4d.24xlarge` ou` p5.24xlarge`, que estão equipadas com GPUs NVIDIA A100, são adequadas. Essas instâncias fornecem o VRAM e a energia de computação necessários para modelos em larga escala. Para computação BF16, é recomendável uma configuração com 16 GPUs NVIDIA A100 (cada um com 80 GB de VRAM) [1] [2].
3. Opções da instância da AWS: AWS oferece várias instâncias que podem suportar a implantação dos modelos Deepseek-R1, incluindo os `p4d.24xlarge` e` p5.24xlarge`. Essas instâncias fornecem recursos de computação de alto desempenho com GPUs NVIDIA A100, que são ideais para modelos de IA em larga escala como Deepseek-R1 [7].
4. Quantização e computação distribuída: para reduzir os requisitos de VRAM e melhorar a eficiência, as técnicas de quantização podem ser aplicadas. Por exemplo, o uso de quantização de 4 bits pode reduzir significativamente as necessidades de VRAM, permitindo a implantação em menos GPUs. Além disso, as estruturas de computação distribuídas podem ser utilizadas para espalhar a carga de trabalho por várias instâncias, aumentando a escalabilidade e o desempenho [4].
5. Requisitos de computação e memória: além dos requisitos da GPU, a implantação do Deepseek-R1 também requer memória de CPU suficiente e recursos gerais do sistema. Instâncias da AWS com ampla memória da CPU, como o `g6e.4xlarge`, podem suportar as necessidades computacionais adicionais desses modelos [6].
Em resumo, a implantação do DeepSeek-R1 na AWS requer uma configuração robusta da GPU, de preferência com o NVIDIA A100 GPUS, e potencialmente alavancando a quantização e a computação distribuída para otimizar a utilização de recursos.
Citações:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requiirements-optial-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/postss/gpu-requiements-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_requiirements_expling/