L'esecuzione in modo efficiente DeepSeek-R1 su AWS richiede la selezione dei tipi di istanza giusti in base alla variante del modello specifica e alle prestazioni desiderate. Ecco una panoramica dettagliata delle istanze AWS consigliate per diversi modelli DeepSeek-R1:
DeepSeek-R1 (modello completo)
Il modello completo DeepSeek-R1, con 671 miliardi di parametri, richiede risorse computazionali sostanziali. Per prestazioni ottimali, si consiglia una configurazione multi-GPU, come l'utilizzo di GPU NVIDIA A100. Tuttavia, AWS non offre direttamente GPU A100 nelle sue istanze EC2 standard. Invece, puoi prendere in considerazione l'uso di istanze come `Inf2.48xLarge` per esigenze di elaborazione ad alte prestazioni simili, sebbene siano più adatte per l'accelerazione dell'inferenza piuttosto che addestrare grandi modelli come DeepSeek-R1 [4].Modelli distillati in profondità-R1
Per le versioni distillate di DeepSeek-R1, che sono più efficienti e richiedono meno VRAM, è possibile utilizzare diverse istanze AWS:-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5b: questo modello può essere eseguito in modo efficiente su una singola istanza GPU. L'istanza `ml.g5.xlarge` è raccomandata per l'hosting di questo modello a causa delle sue metriche di prestazione [3].
-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B e DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B: questi modelli si comportano bene su casi come `ml.g6e.xlarge`, che offre un buon equilibrio tra potenza e costo GPU. Le istanze `ml.g5.2xlarge` e` ml.g5.xlarge` sono anche opzioni vitali [3].
-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14b: per questo modello, è necessaria un'istanza con una GPU più potente. L'istanza `g4dn.xlarge`, che presenta GPU NVIDIA T4, potrebbe non essere sufficiente a causa delle sue limitazioni VRAM. Invece, prendi in considerazione l'uso di istanze con GPU più potenti come quelle della famiglia `ML.G6` o optare per una configurazione personalizzata con GPU di fascia alta se disponibili [1] [2].
-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B e DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B: questi modelli più grandi richiedono GPU ancora più potenti. Per prestazioni ottimali, sono raccomandate istanze con GPU di fascia alta come Nvidia RTX 4090, sebbene tali GPU specifiche non siano disponibili direttamente nelle istanze AWS EC2 standard. Tuttavia, è possibile utilizzare istanze come `Inf2.48xLarge` per compiti di inferenza ad alte prestazioni [4] [6].
Distribuzione basata su CPU ###
Per le attività di elaborazione batch in cui la latenza non è un fattore critico, le istanze basate su AWS Graviton4 possono offrire una soluzione economica. L'istanza `C8G.16XLARGE`, con la sua larghezza di banda di core elevata e memoria, è adatta a modelli in esecuzione come DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B in un ambiente solo CPU [6].
soluzioni completamente gestite
Per gli utenti che preferiscono non gestire l'infrastruttura, DeepSeek-R1 è disponibile anche come modello a server gestito in Amazon Bedrock. Questa opzione consente di sfruttare le capacità del modello senza preoccuparti delle complessità di infrastrutture sottostanti [9].In sintesi, la scelta dell'istanza AWS per l'esecuzione di DeepSeek-R1 dipende in modo efficiente dalla variante del modello specifica, dal livello di prestazioni richiesto e se è necessaria l'accelerazione della GPU. Per la maggior parte dei modelli distillati, si consigliano istanze con GPU potenti, mentre le istanze basate sulla CPU possono essere adatte per le attività di elaborazione batch.
Citazioni:
[1] https://community.aws/content/2SeuhqlpyifswCkzmx585jckn/deploying-deepseek-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-cal-deployment-and-hardware-requirements-3mf8
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-models-with-hugging-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-deployment-setup-2e48
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-llama-70b --fot-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[8] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[9] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-n1-now-available-as-a-fully-manage-serverless-model-in-amazon-bedrock/