At sikre skalerbarheden af DeepSeek-R1 på AWS involverer flere strategier, der udnytter AWS's robuste infrastruktur og tjenester. Her er en detaljeret guide til, hvordan man opnår skalerbarhed:
1. Brug Amazon Bedrock til serverløs implementering **
Amazon Bedrock tilbyder et fuldt styret og serverløst miljø til implementering af DeepSeek-R1-modeller. Denne service håndterer automatisk skalering og eliminerer behovet for manuel infrastrukturstyring. Du kan importere dine DeepSeek-R1-modeller til Bedrock fra Amazon S3 eller en Amazon Sagemaker AI Model Repository. Denne tilgang tilvejebringer sikkerhed og skalerbarhed i virksomhedskvalitet uden at kræve omfattende teknisk opsætning eller vedligeholdelse [4] [11].2. gearing Amazon Sagemaker til tilpasning og træning **
For mere kontrol over implementering og tilpasning af DeepSeek-R1-modeller er Amazon Sagemaker ideel. Sagemaker giver dig mulighed for at træne, finjustere og implementere modeller med adgang til underliggende infrastruktur. Du kan bruge Sagemaker's store modelindretningscontainere til at optimere ydeevne og omkostninger til store inferensopgaver [9].3. Brug Amazon EC2 til brugerdefineret infrastruktur **
Hvis du foretrækker en mere traditionel tilgang med kontrol over infrastrukturen, er Amazon EC2 en god mulighed. Du kan implementere DeepSeek-R1-modeller på EC2-forekomster som `g4dn.xlarge` eller` TRN1`-forekomster, som er optimeret til GPU-arbejdsbelastning. Denne metode kræver opsætning og styring af infrastrukturen selv, men giver fleksibilitet med hensyn til forekomsttyper og konfigurationer [1] [7].4. Implement
For meget skalerbare arkitekturer skal du overveje at bruge API Gateway som indgangspunktet for API -opkald. Dette hjælper med at styre trafik og giver funktioner som ratebegrænsning og sikkerhed. Kombiner dette med Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) for dynamisk at skalere dine containiserede applikationer baseret på efterspørgsel. EKS tillader effektiv ressourceudnyttelse og lettere styring af maskinlæringsmodeller [10].5. Monitor and Optimize Performance **
Brug Amazon CloudWatch til overvågning af præstationsmetrics og optimering af omkostninger. Til storstilet inferens skal du bruge større batchstørrelser til at optimere omkostninger og ydeevne. Overvej at bruge batch-transformation til offline, inferens med stor volumen for at reducere omkostningerne [9].6. Sørg for sikkerhed og overholdelse **
Konfigurer avancerede sikkerhedsindstillinger såsom Virtual Private Cloud (VPC) netværk, servicerolletilladelser og krypteringsindstillinger. Amazon Bedrock og Sagemaker leverer sikkerhedsfunktioner i virksomhedskvalitet til at opretholde databeskyttelse og lovgivningsmæssig overholdelse [9] [11].7. Brug omkostningseffektive prismodeller **
AWS tilbyder omkostningseffektive prismodeller baseret på brug. For offentligt tilgængelige modeller som DeepSeek-R1 er du kun opkrævet for den anvendte infrastruktur. Med Amazon Bedrock Custom Model Import er du opkrævet baseret på aktive modelkopier, der er faktureret i 5-minutters vinduer [7].Ved at implementere disse strategier kan du sikre dig, at din dybseek-R1-implementering på AWS er skalerbar, sikker og omkostningseffektiv.
Citater:
)
[2] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1/discussioner/32
[3] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-ws-bedrock/
)
[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-ws/
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1ics9sf/how_to_deploy_deepseek_r1_on_eks/
!
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fully-managed-generally-tilgængelig
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-Destilled Models-with-Hugging-Face-Tgi-On-Azon-Agemaker-i/