Розгортання DeepSeek-R1 на AWS вимагає значних ресурсів GPU через його великі та обчислювальні вимоги. Ось конкретні вимоги до GPU та міркування щодо розгортання моделей DeepSeek-R1 на AWS:
1. Розмір моделі та вимоги до VRAM: Повна модель DeepSeek-R1 має 671 мільярд параметрів, що потребує значного VRAM. Для підтримки Native FP8 вимога VRAM становить приблизно 700 ГБ. Однак, якщо модель перетворюється на BF16 (який підтримується GPU, як NVIDIA A100), вимога VRAM збільшується до приблизно 1,4 ТБ через більш високу точність [2] [4].
2. Рекомендована конфігурація GPU: Для повної моделі DeepSeek-R1 необхідне налаштування мульти-GPU. AWS, такі як `P4D.24xLarge` або` P5.24xLarge`, які оснащені GPU NVIDIA A100. Ці екземпляри забезпечують необхідну VRAM та обчислювальну потужність для масштабних моделей. Для обчислення BF16 рекомендується встановити налаштування з 16 GPUS NVIDIA A100 (кожен з 80 ГБ VRAM) [1] [2].
3. Параметри екземплярів AWS: AWS пропонує кілька екземплярів, які можуть підтримувати розгортання моделей DeepSeek-R1, включаючи `P4D.24xLarge` та` P5.24xLarge`. Ці екземпляри забезпечують високоефективні обчислювальні можливості з GPU NVIDIA A100, які ідеально підходять для масштабних моделей AI, таких як DeepSeek-R1 [7].
4. Квантування та розподілені обчислення: Для зменшення вимог до VRAM та підвищення ефективності можна застосувати методи квантування. Наприклад, використання 4-бітного квантування може значно зменшити потреби VRAM, що дозволяє розгорнути менше графічних процесорів. Крім того, розподілені обчислювальні рамки можуть бути використані для поширення навантаження на кілька екземплярів, підвищення масштабованості та продуктивності [4].
5. Вимоги до обчислення та пам’яті: Поза вимогами GPU, розгортання DeepSeek-R1 також вимагає достатньої пам’яті процесора та загальних системних ресурсів. Екземпляри AWS з достатньою пам’яттю CPU, такими як `` g6e.4xlarge`, можуть підтримувати додаткові обчислювальні потреби цих моделей [6].
Підводячи підсумок, для розгортання DeepSeek-R1 на AWS вимагає надійну налаштування GPU, бажано з GPU NVIDIA A100, а також, можливо, використовує квантування та розподілене обчислення для оптимізації використання ресурсів.
Цитати:
[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-deepeek-r1
[5] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
[6] https://community.databricks.com/t5/machine-learning/enderstanding-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/