Deepseek-R1 efficiënt uitvoeren op AWS vereist het selecteren van de juiste exemplaartypen op basis van de specifieke modelvariant en de gewenste prestaties. Hier is een gedetailleerd overzicht van aanbevolen AWS-instanties voor verschillende Deepseek-R1-modellen:
Deepseek-R1 (volledig model)
Het volledige DeepSeek-R1-model, met 671 miljard parameters, vereist substantiële rekenbronnen. Voor optimale prestaties wordt een multi-GPU-opstelling aanbevolen, zoals het gebruik van NVIDIA A100 GPU's. AWS biedt echter niet direct A100 GPU's aan in zijn standaard EC2 -instanties. In plaats daarvan kunt u overwegen instanties zoals `inf2.48xlarge` te gebruiken voor vergelijkbare high-performance computerbehoeften, hoewel deze meer geschikt zijn voor inferentieversnelling in plaats van het trainen van grote modellen zoals Deepseek-R1 [4].Deepseek-R1 gedistilleerde modellen
Voor de gedistilleerde versies van Deepseek-R1, die efficiënter zijn en minder VRAM vereisen, kunnen verschillende AWS-instanties worden gebruikt:-Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5b: Dit model kan efficiënt worden uitgevoerd op een enkele GPU-instantie. De instantie `ml.g5.xlarge` wordt aanbevolen voor het hosten van dit model vanwege de prestatiestatistieken [3].
-Deepseek-R1-Distill-Qwen-7B en Deepseek-R1-Distill-Llama-8B: deze modellen presteren goed op instanties zoals `ml.g6e.xlarge`, dat een goede balans biedt tussen GPU-stroom en kosten. De instanties `ml.g5.2xlarge` en` ml.g5.xlarge` zijn ook haalbare opties [3].
-Deepseek-R1-Distill-Qwen-14B: Voor dit model is een exemplaar met een krachtigere GPU nodig. De `g4dn.xlarge` exemplaar, met nvidia T4 GPU's, is mogelijk niet voldoende vanwege de VRAM -beperkingen. Overweeg in plaats daarvan om instanties met krachtigere GPU's te gebruiken, zoals die in de 'ml.g6'-familie of te kiezen voor een aangepaste opstelling met hogere GPU's indien beschikbaar [1] [2].
-Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B en Deepseek-R1-Distill-Llama-70B: deze grotere modellen vereisen nog krachtigere GPU's. Voor optimale prestaties worden gevallen met hoogwaardige GPU's zoals NVIDIA RTX 4090 aanbevolen, hoewel dergelijke specifieke GPU's niet direct beschikbaar zijn in standaard AWS EC2-instanties. U kunt echter instanties zoals `inf2.48xlarge` gebruiken voor krachtige inferentietaken [4] [6].
CPU-gebaseerde implementatie
Voor batchverwerkingstaken waarbij latentie geen kritieke factor is, kunnen AWS Graviton4-gebaseerde instanties een kosteneffectieve oplossing bieden. De `C8G.16XLARGE'-instantie, met zijn hoge kerntelling en geheugenbandbreedte, is geschikt voor het uitvoeren van modellen zoals Deepseek-R1-Distill-Llama-70B in een CPU-alleen-omgeving [6].Volledig beheerde oplossingen
Voor gebruikers die liever de infrastructuur niet beheren, is DeepSeek-R1 ook beschikbaar als een volledig beheerd serverloos model in Amazon Bedrock. Met deze optie kunt u de mogelijkheden van het model benutten zonder zich zorgen te maken over onderliggende infrastructuurcomplexiteiten [9].Samenvattend hangt de keuze van de AWS-instantie voor het uitvoeren van Deepseek-R1 efficiënt af van de specifieke modelvariant, het vereiste prestatieniveau en of GPU-versnelling nodig is. Voor de meeste gedistilleerde modellen worden gevallen met krachtige GPU's aanbevolen, terwijl op CPU gebaseerde instanties geschikt kunnen zijn voor batchverwerkingstaken.
Citaten:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jckgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-deplementatie-hardware-vereiste-3mf8
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-AMazon-Sagemaker-ai/
[4] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[5] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deploation-setup-2e48
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-fatch-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inferentie-ontainer/
[8] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[9] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-aned-anaged-serverless-model-in-amazon-bedrock/