Развертывание DeepSeek-R1 на AWS требует значительных ресурсов GPU из-за его большого размера и вычислительных требований. Вот конкретные требования GPU и соображения для развертывания моделей DeepSeek-R1 на AWS:
1. Размер модели и требования VRAM: полная модель DeepSeek-R1 имеет 671 миллиард параметров, что требует значительного VRAM. Для нативной поддержки FP8 требование VRAM составляет приблизительно 700 ГБ. Однако, если модель преобразуется в BF16 (который подтверждается графическими процессорами, такими как NVIDIA A100), потребность VRAM увеличивается примерно до 1,4 ТБ из -за более высокой точной формат [2] [4].
2. Рекомендуемая конфигурация графического процессора: для полной модели DeepSeek-R1 необходима настройка с несколькими GPU. Подходят экземпляры AWS, такие как `p4d.24xlarge` или` p5.24xlarge`, которые оснащены графическими процессорами NVIDIA A100. Эти случаи обеспечивают необходимый VRAM и вычислите мощность для крупномасштабных моделей. Для вычислений BF16 рекомендуется настройка с 16 графическими процессорами NVIDIA A100 (каждая с 80 ГБ VRAM) [1] [2] [2].
3. Параметры экземпляра AWS: AWS предлагает несколько экземпляров, которые могут поддержать развертывание моделей DeepSeek-R1, включая `p4d.24xlarge` и` p5.24xlarge`. Эти случаи предоставляют высокопроизводительные вычислительные возможности с графическими процессорами NVIDIA A100, которые идеально подходят для крупномасштабных моделей искусственного интеллекта, таких как DeepSeek-R1 [7].
4. Квантование и распределенные вычисления: чтобы уменьшить требования VRAM и повысить эффективность, могут быть применены методы квантования. Например, использование 4-битного квантования может значительно снизить потребности VRAM, что позволяет развернуть на меньшем графических процессорах. Кроме того, распределенные вычислительные рамки могут быть использованы для распространения рабочей нагрузки на несколько экземпляров, повышая масштабируемость и производительность [4].
5. Вычисление и требования к памяти: помимо требований GPU, развертывание DeepSeek-R1 также требует достаточной памяти ЦП и общих системных ресурсов. Экземпляры AWS с достаточной памятью ЦП, такими как `g6e.4xlarge`, могут поддержать дополнительные вычислительные потребности этих моделей [6].
Таким образом, развертывание DeepSeek-R1 на AWS требует надежной настройки графического процессора, предпочтительно с помощью NVIDIA A100 и потенциально использовать квантование и распределенные вычисления для оптимизации использования ресурсов.
Цитаты:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-leployment-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-ideek-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_explaind/