Att distribuera Deepseek-R1 på AWS kräver betydande GPU-resurser på grund av dess stora storlek och beräkningskrav. Här är de specifika GPU-kraven och överväganden för att distribuera Deepseek-R1-modeller på AWS:
1. Modellstorlek och VRAM-krav: Den fullständiga Deepseek-R1-modellen har 671 miljarder parametrar, vilket kräver betydande VRAM. För nativt FP8 -stöd är VRAM -kravet cirka 700 GB. Men om modellen omvandlas till BF16 (som stöds av GPU: er som NVIDIA A100) ökar VRAM -kravet till cirka 1,4 TB på grund av det högre precisionsformatet [2] [4].
2. Rekommenderad GPU-konfiguration: För hela Deepseek-R1-modellen är en multi-GPU-installation nödvändig. AWS -instanser som `P4D.24xLarge` eller` P5.24xLarge`, som är utrustade med NVIDIA A100 GPU, är lämpliga. Dessa fall ger nödvändig VRAM och beräknar kraft för storskaliga modeller. För BF16 -beräkning rekommenderas en installation med 16 NVIDIA A100 GPU: er (var och en med 80 GB VRAM) [1] [2].
3. AWS-instansalternativ: AWS erbjuder flera fall som kan stödja utplaceringen av Deepseek-R1-modellerna, inklusive `P4D.24xLarge` och` P5.24xLarge`. Dessa fall ger högpresterande datorfunktioner med NVIDIA A100 GPU: er, som är idealiska för storskaliga AI-modeller som Deepseek-R1 [7].
4. Kvantisering och distribuerad datoranvändning: För att minska VRAM -kraven och förbättra effektiviteten kan kvantiseringstekniker tillämpas. Att använda 4-bitars kvantisering kan till exempel minska VRAM-behoven avsevärt, vilket möjliggör distribution på färre GPU: er. Dessutom kan distribuerade datorramar användas för att sprida arbetsbelastningen över flera instanser, vilket förbättrar skalbarhet och prestanda [4].
5. Beräknings- och minneskrav: Utöver GPU-krav kräver det också att använda Deepseek-R1. AWS -instanser med gott om CPU -minne, såsom `g6e.4xlarge`, kan stödja de ytterligare beräkningsbehovet för dessa modeller [6].
Sammanfattningsvis kräver distribution av Deepseek-R1 på AWS en robust GPU-installation, företrädesvis med NVIDIA A100 GPU: er, och potentiellt utnyttjar kvantisering och distribuerad datoranvändning för att optimera resursanvändningen.
Citeringar:
]
[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
]
]
[8] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1ifa93h/deepseek_r1_hardware_requirements_explained/