Implementarea Deepseek-R1 pe AWS necesită resurse GPU semnificative datorită dimensiunilor mari și a cerințelor de calcul. Iată cerințele și considerațiile specifice GPU pentru implementarea modelelor DeepSeek-R1 pe AWS:
1. Dimensiunea modelului și cerințele VRAM: Modelul complet DeepSeek-R1 are 671 miliarde de parametri, necesitând VRAM substanțial. Pentru suportul FP8 autohton, cerința VRAM este de aproximativ 700 GB. Cu toate acestea, dacă modelul este transformat în BF16 (care este susținut de GPU -uri precum Nvidia A100), cerința VRAM crește la aproximativ 1,4 TB din cauza formatului de precizie mai mare [2] [4].
2. Configurația GPU recomandată: Pentru modelul DeepSeek-R1 complet, este necesară o configurație multi-GPU. Instanțele AWS precum `p4d.24xlarge` sau` p5.24xlarge`, care sunt echipate cu GPU -uri NVIDIA A100, sunt potrivite. Aceste cazuri oferă VRAM și puterea de calcul necesară pentru modelele pe scară largă. Pentru calculul BF16, este recomandată o configurație cu 16 GPU NVIDIA A100 (fiecare cu 80 GB de VRAM) [1] [2].
3. Opțiuni de instanță AWS: AWS oferă mai multe cazuri care pot susține implementarea de modele DeepSeek-R1, inclusiv `P4D.24xlarge` și` p5.24xlarge`. Aceste cazuri oferă capacități de calcul performante cu GPU-uri NVIDIA A100, care sunt ideale pentru modele AI pe scară largă precum Deepseek-R1 [7].
4. Cuantificarea și calculul distribuit: pentru a reduce cerințele VRAM și pentru a îmbunătăți eficiența, se pot aplica tehnici de cuantificare. De exemplu, utilizarea cuantificării pe 4 biți poate reduce semnificativ nevoile VRAM, permițând implementarea pe mai puține GPU-uri. În plus, cadrele de calcul distribuite pot fi utilizate pentru a răspândi volumul de muncă în mai multe cazuri, sporind scalabilitatea și performanța [4].
5. Cerințe de calcul și memorie: dincolo de cerințele GPU, implementarea DeepSeek-R1 necesită, de asemenea, suficientă memorie a procesorului și resurse generale ale sistemului. Instanțele AWS cu memorie cpu amplă, cum ar fi `g6e.4xlarge`, pot susține nevoile de calcul suplimentare ale acestor modele [6].
În rezumat, implementarea DeepSeek-R1 pe AWS necesită o configurație robustă a GPU, de preferință cu GPU-uri NVIDIA A100 și care poate folosi cuantificarea și calculul distribuit pentru a optimiza utilizarea resurselor.
Citări:
[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-epseek-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_requirements_explained/