AWSでのDeepSeek-R1のスケーラビリティを確保するには、AWSの堅牢なインフラストラクチャとサービスを活用するいくつかの戦略が含まれます。スケーラビリティを実現する方法に関する詳細なガイドを次に示します。
1。サーバーレスの展開にAmazon Bedrockを使用**
Amazon Bedrockは、DeepSeek-R1モデルを展開するための完全に管理されたサーバーレス環境を提供しています。このサービスは、スケーリングを自動的に処理し、手動インフラストラクチャ管理の必要性を排除します。 Amazon S3またはAmazon Sagemaker AIモデルリポジトリからDeepSeek-R1モデルをベッドロックにインポートできます。このアプローチは、広範な技術的セットアップやメンテナンスを必要とせずに、エンタープライズグレードのセキュリティとスケーラビリティを提供します[4] [11]。2。カスタマイズとトレーニングのためにAmazon Sagemakerを活用してください**
DeepSeek-R1モデルの展開とカスタマイズをさらに制御するために、Amazon Sagemakerが理想的です。 Sagemakerを使用すると、基礎となるインフラストラクチャへのアクセスを備えたモデルをトレーニング、微調整、展開できます。 Sagemakerの大規模なモデル推論コンテナを使用して、大規模な推論タスクのパフォーマンスとコストを最適化できます[9]。###3。カスタムインフラストラクチャにAmazon EC2を利用**
インフラストラクチャを制御するためのより伝統的なアプローチを好む場合、Amazon EC2は良い選択肢です。 GPUワークロード用に最適化された「G4DN.XLARGE」や「TRN1」インスタンスなどのEC2インスタンスにDeepSeek-R1モデルを展開できます。この方法では、インフラストラクチャのセットアップと管理が必要ですが、インスタンスの種類と構成の観点から柔軟性を提供します[1] [7]。
###4。APIゲートウェイとeks **で自動スケーリングを実装する
高度にスケーラブルなアーキテクチャについては、API呼び出しのエントリポイントとしてAPI Gatewayを使用することを検討してください。これにより、トラフィックの管理に役立ち、レートの制限やセキュリティなどの機能を提供します。これをAmazon Elastic Kubernetesサービス(EKS)と組み合わせて、需要に基づいてコンテナ化されたアプリケーションを動的にスケーリングします。 EKSは、効率的なリソース利用と機械学習モデルの管理を容易にすることを可能にします[10]。
5。パフォーマンスを監視して最適化**
Amazon CloudWatchを使用して、パフォーマンスメトリックを監視し、コストを最適化します。大規模な推論には、より大きなバッチサイズを使用してコストとパフォーマンスを最適化します。コストを削減するために、オフラインで大量の推論にバッチ変換を使用することを検討してください[9]。6。セキュリティとコンプライアンスを確保*
仮想プライベートクラウド(VPC)ネットワーク、サービスロール許可、暗号化設定などの高度なセキュリティ設定を構成します。 Amazon BedrockとSagemakerは、データのプライバシーと規制コンプライアンスを維持するためのエンタープライズグレードのセキュリティ機能を提供します[9] [11]。7。費用対効果の高い価格モデルを使用**
AWSは、使用量に基づいて費用対効果の高い価格設定モデルを提供します。 DeepSeek-R1などの公開されているモデルの場合、使用されるインフラストラクチャに対してのみ請求されます。 Amazon Bedrock Custom Modelのインポートを使用すると、5分間のウィンドウ[7]で請求されるアクティブモデルコピーに基づいて請求されます。これらの戦略を実装することにより、AWSでのDeepSeek-R1の展開がスケーラブルで安全で、費用対効果が高いことを確認できます。
引用：
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifwswswckzmx585jcksgn/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-distill-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-abailable-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-distill-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-fuly-managed-generally-abaible
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/