La implementación de Deepseek-R1 en AWS requiere recursos significativos de GPU debido a su gran tamaño y demandas computacionales. Estos son los requisitos y consideraciones específicos de GPU para implementar modelos Deepseek-R1 en AWS:
1. Tamaño del modelo y requisitos de VRAM: El modelo completo Deepseek-R1 tiene 671 mil millones de parámetros, que requieren un VRAM sustancial. Para el soporte de FP8 nativo, el requisito VRAM es de aproximadamente 700 GB. Sin embargo, si el modelo se convierte en BF16 (que es compatible con GPU como las NVIDIA A100), el requisito de VRAM aumenta a aproximadamente 1.4 TB debido al formato de precisión más alto [2] [4].
2. Configuración de GPU recomendada: para el modelo completo de Deepseek-R1, es necesaria una configuración de GPU multi-GPU. Las instancias de AWS como el `p4d.24xLarge` o` p5.24xlarge`, que están equipadas con GPU NVIDIA A100, son adecuados. Estas instancias proporcionan el VRAM necesario y la potencia de cálculo para los modelos a gran escala. Para el cálculo de BF16, se recomienda una configuración con 16 GPU A100 NVIDIA (cada una con 80 GB de VRAM) [1] [2].
3. Opciones de instancia de AWS: AWS ofrece varias instancias que pueden respaldar la implementación de modelos Deepseek-R1, incluidos el `P4D.24xLarge` y` P5.24xLarge`. Estas instancias proporcionan capacidades informáticas de alto rendimiento con GPU NVIDIA A100, que son ideales para modelos de IA a gran escala como Deepseek-R1 [7].
4. Cuantización y computación distribuida: para reducir los requisitos de VRAM y mejorar la eficiencia, se pueden aplicar técnicas de cuantización. Por ejemplo, el uso de cuantización de 4 bits puede reducir las necesidades de VRAM significativamente, lo que permite la implementación en menos GPU. Además, se pueden utilizar marcos de computación distribuidos para difundir la carga de trabajo en múltiples instancias, mejorando la escalabilidad y el rendimiento [4].
5. Requisitos de cálculo y memoria: más allá de los requisitos de GPU, la implementación de Deepseek-R1 también requiere suficiente memoria de CPU y recursos generales del sistema. Las instancias de AWS con una amplia memoria de CPU, como el `G6E.4XLarge`, pueden soportar las necesidades computacionales adicionales de estos modelos [6].
En resumen, la implementación de Deepseek-R1 en AWS requiere una configuración robusta de GPU, preferiblemente con las GPU NVIDIA A100 y potencialmente aprovechando la cuantización y la computación distribuida para optimizar la utilización de recursos.
Citas:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-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/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[5] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
[6] https://community.databricks.com/t5/machine-letarning/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/