AWS'ye Deepseek-R1'in dağıtılması, büyük boyutu ve hesaplama talepleri nedeniyle önemli GPU kaynakları gerektirir. AWS'de Deepseek-R1 modellerini dağıtmak için belirli GPU gereksinimleri ve hususları:
1. Model Boyutu ve VRAM Gereksinimleri: Tam Deepseek-R1 modelinde önemli VRAM gerektiren 671 milyar parametreye sahiptir. Yerel FP8 desteği için VRAM gereksinimi yaklaşık 700 GB'dir. Bununla birlikte, model BF16'ya dönüştürülürse (NVIDIA A100 gibi GPU'lar tarafından desteklenir), VRAM gereksinimi daha yüksek hassasiyet formatı nedeniyle yaklaşık 1.4 TB'ye yükselir [2] [4].
2. Önerilen GPU Yapılandırması: Tam Deepseek-R1 modeli için çoklu GPU kurulumu gereklidir. NVIDIA A100 GPU'larla donatılmış `p4d.24xlarge` veya` p5.24xlarge `gibi AWS örnekleri uygundur. Bu örnekler, büyük ölçekli modeller için gerekli VRAM ve hesaplama gücünü sağlar. BF16 hesaplaması için, 16 NVIDIA A100 GPU (her biri 80 GB VRAM ile) ile bir kurulum önerilir [1] [2].
3. AWS Örnek Seçenekleri: AWS, `` p4d.24xlarge` ve `p5.24xlarge 'dahil olmak üzere Deepseek-R1 modellerinin dağıtımını destekleyebilecek çeşitli örnekler sunar. Bu örnekler, Deepseek-R1 gibi büyük ölçekli AI modelleri için ideal olan NVIDIA A100 GPU ile yüksek performanslı bilgi işlem özellikleri sağlar [7].
4. Nicelleştirme ve dağıtılmış bilgi işlem: VRAM gereksinimlerini azaltmak ve verimliliği artırmak için nicemleme teknikleri uygulanabilir. Örneğin, 4 bit nicemleme kullanmak, VRAM ihtiyaçlarını önemli ölçüde azaltabilir ve daha az GPU'ya dağıtım yapılmasına izin verebilir. Ek olarak, dağıtılmış bilgi işlem çerçeveleri, iş yükünü birden fazla örneğe yaymak için kullanılabilir, bu da ölçeklenebilirliği ve performansı artırır [4].
5. Hesaplama ve Bellek Gereksinimleri: GPU gereksinimlerinin ötesinde, Deepseek-R1'in dağıtılması da yeterli CPU belleği ve genel sistem kaynakları gerektirir. `` G6e.4xlarge '' gibi geniş CPU belleğine sahip AWS örnekleri, bu modellerin ek hesaplama ihtiyaçlarını destekleyebilir [6].
Özetle, AWS'ye Deepseek-R1'in dağıtılması, tercihen NVIDIA A100 GPU'larla sağlam bir GPU kurulumu gerektirir ve kaynak kullanımını optimize etmek için potansiyel olarak nicemizasyon ve dağıtılmış bilgi işlemden yararlanır.
Alıntılar:
[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-equirements.html
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385683
[4] https://apxml.com/posts/gpu-equirements-deepseek-r1
[5] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
[6] https://community.databricks.com/t5/machine-learning/understansting-compute-equirements-for-deploying-deepseek-r1/td-p/109187
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-evailable-on-waws/
[8] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1ifa93h/deepseek_r1_hardware_requirements_explained/