يتضمن ضمان قابلية توسيع نطاق Deepseek-R1 على AWS العديد من الاستراتيجيات التي تستفيد من البنية التحتية والخدمات القوية لـ AWS. إليك دليل مفصل حول كيفية تحقيق قابلية التوسع:
###.
يوفر Amazon Bedrock بيئة مُدارة بالكامل وبدون خادم لنشر نماذج DeepSeek-R1. تتولى هذه الخدمة تلقائيًا التوسع ، مما يلغي الحاجة إلى إدارة البنية التحتية اليدوية. يمكنك استيراد نماذج Deepseek-R1 الخاصة بك إلى أساس bedrock من Amazon S3 أو Amazon Sagemaker AI Model Respository. يوفر هذا النهج الأمان على مستوى المؤسسة وقابلية التوسع دون الحاجة إلى إعداد أو صيانة فنية مكثفة [4] [11].
2. استفادة من Amazon Sagemaker للتخصيص والتدريب **
لمزيد من التحكم في نشر وتخصيص نماذج DeepSeek-R1 ، تعد Amazon Sagemaker مثالية. يتيح لك Sagemaker تدريب النماذج وضبطها ونشرها مع الوصول إلى البنية التحتية الأساسية. يمكنك استخدام حاويات الاستدلال الكبيرة من طراز Sagemaker لتحسين الأداء والتكلفة لمهام الاستدلال على نطاق واسع [9].3. استخدم Amazon EC2 للبنية التحتية المخصصة **
إذا كنت تفضل اتباع نهج أكثر تقليدية مع السيطرة على البنية التحتية ، فإن Amazon EC2 هو خيار جيد. يمكنك نشر نماذج DeepSeek-R1 على مثيلات EC2 مثل مثيلات "G4DN.XLARGE" أو "TRN1" ، والتي تم تحسينها لأعباء عمل GPU. تتطلب هذه الطريقة إعداد وإدارة البنية التحتية بنفسك ولكنها توفر المرونة من حيث أنواع المثيلات والتكوينات [1] [7].4. تنفيذ التوسع التلقائي مع بوابة API و EKS **
بالنسبة للبنيات القابلة للتطوير للغاية ، فكر في استخدام API Gateway كنقطة دخول لمكالمات API. هذا يساعد على إدارة حركة المرور ويوفر ميزات مثل الحد من الأسعار والأمان. قم بدمج هذا مع خدمة Amazon Loaster Kubernetes (EKS) لتوسيع نطاق التطبيقات التي تم تحريكها بشكل ديناميكي بناءً على الطلب. يتيح EKS استخدام الموارد الفعال وإدارة أسهل لنماذج التعلم الآلي [10].5. مراقبة وتحسين الأداء **
استخدم Amazon CloudWatch لمراقبة مقاييس الأداء وتحسين التكاليف. من أجل الاستدلال على نطاق واسع ، استخدم أحجام دفع أكبر لتحسين التكلفة والأداء. فكر في استخدام تحويل الدُفعات لاستنتاج الحجم الكبير للحجم لخفض التكاليف [9].6. ضمان الأمان والامتثال **
قم بتكوين إعدادات الأمان المتقدمة مثل شبكة الشبكات الافتراضية الخاصة (VPC) ، وأذونات دور الخدمة ، وإعدادات التشفير. يوفر Amazon Bedrock و Sagemaker ميزات أمان على مستوى المؤسسة للحفاظ على خصوصية البيانات والامتثال التنظيمي [9] [11].7. استخدم نماذج التسعير الفعالة من حيث التكلفة **
تقدم AWS نماذج تسعير فعالة من حيث التكلفة على أساس الاستخدام. بالنسبة للنماذج المتوفرة للجمهور مثل Deepseek-R1 ، يتم محاسبتك فقط على البنية التحتية المستخدمة. مع استيراد طراز Amazon Bedrock المخصص ، يتم محاسبتك بناءً على نسخ نموذجية نشطة ، تم وصفها في نوافذ مدتها 5 دقائق [7].من خلال تنفيذ هذه الاستراتيجيات ، يمكنك التأكد من أن نشر DeepSeek-R1 على AWS قابل للتطوير وآمن وفعال من حيث التكلفة.
الاستشهادات:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2؟lang=en
[2] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1/discussions/32
[3]
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-llama-models-mazon-bedrock-custom-model-import/
[5] https://www.youtube.com/watch؟v=1AQ_JU70QHQ
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/409076
[7]
[8]
[9)
[10]
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-managed-generally-avable
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//