Zajištění škálovatelnosti DeepSeek-R1 na AWS zahrnuje několik strategií, které využívají robustní infrastrukturu a služby AWS. Zde je podrobný průvodce, jak dosáhnout škálovatelnosti:
1.. Použijte Amazon Bedrock pro nasazení bez serverů **
Amazon Bedrock nabízí plně spravované a bez serverů pro nasazení modelů DeepSeek-R1. Tato služba automaticky zpracovává škálování a eliminuje potřebu manuální správy infrastruktury. Modely DeepSeek-R1 můžete importovat do podloží z Amazon S3 nebo z Amazon SageMaker AI Model Repository. Tento přístup poskytuje podnikovou bezpečnost a škálovatelnost, aniž by vyžadoval rozsáhlé technické nastavení nebo údržbu [4] [11].2. páka Amazon SageMaker pro přizpůsobení a školení **
Pro větší kontrolu nad nasazením a přizpůsobení modelů DeepSeek-R1 je Amazon SageMaker ideální. SageMaker vám umožňuje trénovat, doladit a nasadit modely s přístupem k podkladové infrastruktuře. K optimalizaci výkonu a nákladů pro rozsáhlé inferenční úkoly můžete použít velké kontejnery SageMaker s velkými kontejnery modelu [9].3. Využijte Amazon EC2 pro vlastní infrastrukturu **
Pokud dáváte přednost tradičnímu přístupu s kontrolou nad infrastrukturou, Amazon EC2 je dobrou volbou. Modely DeepSeek-R1 můžete nasadit v instancích EC2, jako jsou instance `g4dn.xlarge` nebo` trn1`, které jsou optimalizovány pro pracovní zátěž GPU. Tato metoda vyžaduje nastavení a správu infrastruktury sami, ale poskytuje flexibilitu z hlediska typů a konfigurací instancí [1] [7].4. Implementace automatického škálování s bránou API a EK **
Pro vysoce škálovatelné architektury zvažte použití API Gateway jako vstupního bodu pro volání API. To pomáhá spravovat provoz a poskytuje funkce, jako je omezení sazeb a zabezpečení. Zkombinujte to s Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) a dynamicky škálovat vaše kontejnerizované aplikace na základě poptávky. EK umožňuje efektivní využití zdrojů a snadnější správu modelů strojového učení [10].5. Monitorujte a optimalizujte výkon **
Pro sledování metrik výkonu a optimalizaci nákladů použijte Amazon CloudWatch. Pro rozsáhlé odvození použijte větší velikosti dávek k optimalizaci nákladů a výkonu. Zvažte použití dávkové transformace pro offline, inferenci velkého objemu ke snížení nákladů [9].6. Zajistěte zabezpečení a soulad **
Nakonfigurujte pokročilé nastavení zabezpečení, jako je síťové sítě virtuálního soukromého cloudu (VPC), oprávnění rolí servisní role a nastavení šifrování. Amazon Bedrock a SageMaker poskytují bezpečnostní funkce podniku pro udržení ochrany soukromí dat a dodržování předpisů [9] [11].7. Použijte nákladově efektivní cenové modely **
AWS nabízí nákladově efektivní cenové modely založené na použití. U veřejně dostupných modelů, jako je DeepSeek-R1, jste účtováni pouze za použitou infrastrukturu. S vlastním importem modelu Amazon Bedrock Import je nabitý na základě aktivních modelových kopií, účtovaných v 5minutových oknech [7].Implementací těchto strategií můžete zajistit, aby vaše nasazení DeepSeek-R1 na AWS bylo škálovatelné, bezpečné a nákladově efektivní.
Citace:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifsWCKZMX585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[3] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distiled-llama-models-with-amazon-bedrock--model-import/
[5] https://www.youtube.com/watch?v=1AQ_JU70QHQ
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/409076
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1ics9sf/how_to_deploy_deepseek_r1_on_eks/
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-nreference-container/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.abotamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-dfuls-aged-generally-available
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/