Assurer l'évolutivité de Deepseek-R1 sur AWS implique plusieurs stratégies qui tirent parti de l'infrastructure et des services robustes d'AWS. Voici un guide détaillé sur la façon d'atteindre l'évolutivité:
1. Utilisez le substratumaire Amazon pour le déploiement sans serveur **
Amazon Bedrock propose un environnement entièrement géré et sans serveur pour déployer des modèles Deepseek-R1. Ce service gère automatiquement la mise à l'échelle, éliminant le besoin de gestion manuelle des infrastructures. Vous pouvez importer vos modèles Deepseek-R1 dans le fondement à partir d'Amazon S3 ou d'un référentiel Amazon Sagemaker AI. Cette approche offre une sécurité et une évolutivité de qualité d'entreprise sans nécessiter une configuration technique ou une maintenance étendue [4] [11].2. Tire sur Amazon Sagemaker pour la personnalisation et la formation **
Pour plus de contrôle sur le déploiement et la personnalisation des modèles Deepseek-R1, Amazon SageMaker est idéal. SageMaker vous permet de vous entraîner, de régler les modèles et de déployer des modèles avec accès à une infrastructure sous-jacente. Vous pouvez utiliser les grands conteneurs d'inférence du modèle de Sagemaker pour optimiser les performances et le coût des tâches d'inférence à grande échelle [9].3. Utiliser Amazon EC2 pour l'infrastructure personnalisée **
Si vous préférez une approche plus traditionnelle avec le contrôle de l'infrastructure, Amazon EC2 est une bonne option. Vous pouvez déployer des modèles DeepSeEk-R1 sur les instances EC2 comme les instances `g4dn.xlarge` ou` trn1`, qui sont optimisées pour les charges de travail GPU. Cette méthode nécessite la configuration et la gestion de l'infrastructure vous-même mais offre une flexibilité en termes de types d'instances et de configurations [1] [7].4. Implémentez la mise à l'échelle automatique avec API Gateway et EKS **
Pour les architectures hautement évolutives, envisagez d'utiliser API Gateway comme point d'entrée pour les appels API. Cela aide à gérer le trafic et fournit des fonctionnalités telles que la limitation des taux et la sécurité. Combinez cela avec Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) pour évoluer dynamiquement vos applications conteneurisées en fonction de la demande. EKS permet une utilisation efficace des ressources et une gestion plus facile des modèles d'apprentissage automatique [10].5. Monitor et optimiser les performances **
Utilisez Amazon CloudWatch pour surveiller les mesures de performance et optimiser les coûts. Pour une inférence à grande échelle, utilisez des tailles de lots plus importantes pour optimiser le coût et les performances. Envisagez d'utiliser la transformation par lots pour une inférence hors ligne et à grand volume pour réduire les coûts [9].6. Assurer la sécurité et la conformité **
Configurez les paramètres de sécurité avancés tels que le réseau Virtual Private Cloud (VPC), les autorisations de rôle de service et les paramètres de chiffrement. Le substratum rocheux d'Amazon et SageMaker fournissent des fonctionnalités de sécurité de qualité d'entreprise pour maintenir la confidentialité des données et la conformité réglementaire [9] [11].7. Utilisez des modèles de tarification rentables **
AWS propose des modèles de tarification rentables en fonction de l'utilisation. Pour les modèles accessibles au public comme Deepseek-R1, vous n'êtes facturé que pour l'infrastructure utilisée. Avec Amazon Bedrock Custom Model Import, vous êtes facturé sur la base de copies de modèles actifs, facturés dans des fenêtres de 5 minutes [7].En mettant en œuvre ces stratégies, vous pouvez vous assurer que votre déploiement Deepseek-R1 sur AWS est évolutif, sécurisé et rentable.
Citations:
[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-distilla-llama-models-with-amazon-bedrock-constom-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-distilla-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-Container/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-managed-generally-vailable
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/