Die Gewährleistung der Skalierbarkeit von Deepseek-R1 auf AWS beinhaltet mehrere Strategien, die die robuste Infrastruktur und Dienstleistungen von AWS nutzen. Hier ist eine detaillierte Anleitung zum Erreichen der Skalierbarkeit:
1. Verwenden Sie das Amazon -Grundgestein für serverlose Bereitstellung **
Amazon Bedrock bietet eine vollständig verwaltete und serverlose Umgebung für die Bereitstellung von Deekseek-R1-Modellen. Dieser Service übernimmt automatisch die Skalierung und beseitigt die Notwendigkeit einer manuellen Infrastrukturverwaltung. Sie können Ihre Deepseek-R1-Modelle von Amazon S3 oder einem Amazon Sagemaker AI-Modell-Repository in das Grundgestein importieren. Dieser Ansatz bietet eine Sicherheit und Skalierbarkeit von Unternehmensqualität, ohne ein umfassendes technisches Setup oder eine Wartung zu erfordern [4] [11].2. Nutzen Sie den Amazon Sagemaker für Anpassung und Schulung **
Für mehr Kontrolle über den Einsatz und die Anpassung von Deekseek-R1-Modellen ist Amazon Sagemaker ideal. Mit Sagemaker können Sie Modelle mit Zugriff auf die zugrunde liegende Infrastruktur trainieren, Feinabstimmung und Einsatz haben. Sie können Sagemakers große Modellinferenzbehälter verwenden, um die Leistung und die Kosten für große Inferenzaufgaben zu optimieren [9].3.. Verwenden Sie Amazon EC2 für die benutzerdefinierte Infrastruktur **
Wenn Sie einen traditionelleren Ansatz mit der Kontrolle über die Infrastruktur bevorzugen, ist Amazon EC2 eine gute Option. Sie können Deepseek-R1-Modelle in EC2-Instanzen wie `g4dn.xlarge` oder` trn1`-Instanzen bereitstellen, die für GPU-Workloads optimiert sind. Diese Methode erfordert das Einrichten und Verwalten der Infrastruktur selbst, bietet jedoch Flexibilität in Bezug auf Instanztypen und Konfigurationen [1] [7].4. Implementieren Sie automatische Skalierung mit API -Gateway und Eks **
Für hochskalierbare Architekturen sollten Sie das API -Gateway als Einstiegspunkt für API -Aufrufe verwenden. Dies hilft bei der Verwaltung des Verkehrs und bietet Funktionen wie Ratenbegrenzung und Sicherheit. Kombinieren Sie dies mit Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), um Ihre Containeranwendungen dynamisch auf der Grundlage der Nachfrage zu skalieren. EKS ermöglicht eine effiziente Ressourcennutzung und eine einfachere Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen [10].5. Überwachen und optimieren Sie die Leistung **
Verwenden Sie Amazon CloudWatch zur Überwachung der Leistungsmetriken und zur Optimierung der Kosten. Verwenden Sie für groß angelegte Inferenz größere Stapelgrößen, um Kosten und Leistung zu optimieren. Verwenden Sie die Stapeltransformation für offline und großvolumige Inferenz, um die Kosten zu senken [9].6. Sicherheits- und Konformitätsvorschriften sicherstellen **
Konfigurieren Sie erweiterte Sicherheitseinstellungen wie VPC -Netzwerke der virtuellen privaten Cloud (VPC), Service -Rollenberechtigungen und Verschlüsselungseinstellungen. Amazon Bedrock und Sagemaker bieten Sicherheitsfunktionen für Unternehmensqualität zur Aufrechterhaltung der Datenschutz- und Regulierungseinhaltung [9] [11].7. Verwenden Sie kostengünstige Preismodelle **
AWS bietet kostengünstige Preismodelle an, die auf der Nutzung basieren. Für öffentlich verfügbare Modelle wie Deepseek-R1 werden Sie nur für die verwendete Infrastruktur berechnet. Mit Amazon Bedrock Custom Model Import werden Sie basierend auf aktiven Modellkopien berechnet, die in 5-minütigen Fenstern in Rechnung gestellt werden [7].Durch die Implementierung dieser Strategien können Sie sicherstellen, dass Ihr Deepseek-R1-Bereitstellung auf AWS skalierbar, sicher und kostengünstig ist.
Zitate:
[1] https://community.aws/content/2seuHqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-yepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[3] https://crossasasst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distilla-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-yepseek-r1-distillieren-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/awsedeepseek-r1-fully-managed-generally-avelable
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/