Garantire la scalabilità di DeepSeek-R1 su AWS coinvolge diverse strategie che sfruttano le robuste infrastrutture e i servizi di AWS. Ecco una guida dettagliata su come ottenere la scalabilità:
1. Usa Amazon Bedrock per distribuzione senza server **
Amazon Bedrock offre un ambiente completamente gestito e senza server per la distribuzione di modelli DeepSeek-R1. Questo servizio gestisce automaticamente il ridimensionamento, eliminando la necessità di una gestione manuale delle infrastrutture. Puoi importare i tuoi modelli DeepSeek-R1 in Bedrock da Amazon S3 o un repository di modelli AI Amazon SageMaker. Questo approccio fornisce sicurezza e scalabilità di livello aziendale senza richiedere una vasta configurazione o manutenzione tecnica [4] [11].2. Leva Amazon Sagemaker per la personalizzazione e la formazione **
Per un maggiore controllo sulla distribuzione e la personalizzazione dei modelli DeepSeek-R1, Amazon SageMaker è l'ideale. SageMaker ti consente di allenarti, perfezionare e distribuire modelli con accesso a infrastrutture sottostanti. È possibile utilizzare i contenitori di inferenza del modello di grandi dimensioni di SageMaker per ottimizzare le prestazioni e i costi per le attività di inferenza su larga scala [9].3. Utilizzare Amazon EC2 per l'infrastruttura personalizzata **
Se preferisci un approccio più tradizionale con il controllo sull'infrastruttura, Amazon EC2 è una buona opzione. È possibile distribuire modelli DeepSeek-R1 su istanze EC2 come `G4dn.xlarge` o` Trn1` istanze, che sono ottimizzate per i carichi di lavoro GPU. Questo metodo richiede l'impostazione e la gestione dell'infrastruttura da soli ma fornisce flessibilità in termini di tipi di istanza e configurazioni [1] [7].4. Implementa il ridimensionamento automatico con API Gateway e EKS **
Per architetture altamente scalabili, prendi in considerazione l'uso del gateway API come punto di ingresso per le chiamate API. Questo aiuta a gestire il traffico e fornisce funzionalità come la limitazione dei tassi e la sicurezza. Combina questo con Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) per ridimensionare dinamicamente le tue applicazioni containerizzate in base alla domanda. L'EKS consente un utilizzo efficiente delle risorse e una più facile gestione dei modelli di apprendimento automatico [10].5. Monitora e ottimizza le prestazioni **
Utilizzare Amazon CloudWatch per monitorare le metriche delle prestazioni e ottimizzare i costi. Per l'inferenza su larga scala, utilizzare dimensioni batch più grandi per ottimizzare i costi e le prestazioni. Prendi in considerazione l'utilizzo della trasformazione batch per un'inferenza offline e di grande volume per ridurre i costi [9].6. Garantire la sicurezza e la conformità **
Configurare le impostazioni di sicurezza avanzate come il networking di cloud privato virtuale (VPC), le autorizzazioni del ruolo di servizio e le impostazioni di crittografia. Amazon Bedrock e Sagemaker forniscono funzionalità di sicurezza di livello aziendale per mantenere la privacy dei dati e la conformità normativa [9] [11].7. Usa modelli di prezzi economici **
AWS offre modelli di prezzi economici in base all'utilizzo. Per i modelli disponibili al pubblico come DeepSeek-R1, ti viene addebitato solo l'infrastruttura utilizzata. Con Amazon Bedrock Modello personalizzato Importazione, ti viene addebitato in base a copie del modello attivo, fatturate in finestre di 5 minuti [7].Implementando queste strategie, è possibile garantire che la distribuzione di DeepSeek-R1 su AWS sia scalabile, sicura ed economica.
Citazioni:
[1] https://community.aws/content/2SeuhqlpyifswCkzmx585jckn/deploying-deepseek-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[3] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r-aws-bedrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-dtistilled-llama-models-with-amazon-berock-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-inference-container/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ully-managed-generally-vailable
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/