Zorgen voor de schaalbaarheid van Deepseek-R1 op AWS omvat verschillende strategieën die gebruik maken van AWS's robuuste infrastructuur en diensten. Hier is een gedetailleerde gids voor het bereiken van schaalbaarheid:
1. Gebruik Amazon -gesteente voor serverloze implementatie **
Amazon Bedrock biedt een volledig beheerde en serverloze omgeving voor het implementeren van Deepseek-R1-modellen. Deze service behandelt automatisch schalen en elimineert de noodzaak van handmatig infrastructuurbeheer. U kunt uw DeepSeek-R1-modellen importeren in het fundament van Amazon S3 of een Amazon Sagemaker AI Model Repository. Deze aanpak biedt enterprise-grade beveiliging en schaalbaarheid zonder uitgebreide technische opstelling of onderhoud [4] [11].2. Leverage Amazon Sagemaker voor aanpassing en training **
Voor meer controle over de implementatie en aanpassing van Deepseek-R1-modellen is Amazon Sagemaker ideaal. Met Sagemaker kunt u modellen trainen, verfijnen en inzetten met toegang tot onderliggende infrastructuur. U kunt de grote modelinferentiecontainers van Sagemaker gebruiken om de prestaties en kosten voor grootschalige inferentietaken te optimaliseren [9].3. Gebruik Amazon EC2 voor aangepaste infrastructuur **
Als u de voorkeur geeft aan een meer traditionele aanpak met controle over de infrastructuur, is Amazon EC2 een goede optie. U kunt DeepSeek-R1-modellen implementeren op EC2-instanties zoals `g4dn.xlarge` of` TRN1'-instanties, die zijn geoptimaliseerd voor GPU-workloads. Deze methode vereist het instellen en beheren van de infrastructuur zelf, maar biedt flexibiliteit in termen van instantietypen en configuraties [1] [7].4. Implementeer automatisch schalen met API Gateway en EKS **
Overweeg voor zeer schaalbare architecturen API Gateway te gebruiken als toegangspunt voor API -oproepen. Dit helpt verkeer te beheren en biedt functies zoals tariefbeperking en beveiliging. Combineer dit met Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) om uw container -applicaties dynamisch te schalen op basis van de vraag. EKS maakt een efficiënt gebruik van middelen en eenvoudiger beheer van modellen voor machine learning mogelijk [10].5. Monitor en optimaliseer de prestaties **
Gebruik Amazon CloudWatch voor het bewaken van prestatiestatistieken en het optimaliseren van de kosten. Gebruik voor grootschalige gevolgtrekking grotere batchgroottes om kosten en prestaties te optimaliseren. Overweeg om batch-transformatie te gebruiken voor offline, grote volume-gevolgtrekking om de kosten te verlagen [9].6. Zorg voor veiligheid en naleving **
Configureer geavanceerde beveiligingsinstellingen zoals Virtual Private Cloud (VPC) netwerken, service -rolmachtigingen en coderingsinstellingen. Amazon Bedrock en Sagemaker bieden beveiligingsfuncties voor bedrijfskwaliteit om gegevensprivacy en regelgevende naleving te handhaven [9] [11].7. Gebruik kosteneffectieve prijsmodellen **
AWS biedt kosteneffectieve prijsmodellen op basis van gebruik. Voor openbaar beschikbare modellen zoals Deepseek-R1 wordt u alleen in rekening gebracht voor de gebruikte infrastructuur. Met Amazon Bondrock Custom Model Import wordt u in rekening gebracht op basis van actieve modelkopieën, gefactureerd in 5 minuten durende ramen [7].Door deze strategieën te implementeren, kunt u ervoor zorgen dat uw Deepseek-R1-implementatie op AWS schaalbaar, veilig en kosteneffectief is.
Citaten:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jckgn/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-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-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-inferentie-ontainer/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-R1-Managed-Generally-Aldable
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/