Å sikre skalerbarheten til DeepSeek-R1 på AWS involverer flere strategier som utnytter AWSs robuste infrastruktur og tjenester. Her er en detaljert guide for hvordan du oppnår skalerbarhet:
1. Bruk Amazon berggrunn til serverløs distribusjon **
Amazon Bedrock tilbyr et fullt administrert og serverløst miljø for distribusjon av DeepSeek-R1-modeller. Denne tjenesten håndterer automatisk skalering, og eliminerer behovet for manuell infrastrukturstyring. Du kan importere dine DeepSeek-R1-modellene til berggrunnen fra Amazon S3 eller et Amazon Sagemaker AI-modellmesterskap. Denne tilnærmingen gir sikkerhet og skalerbarhet i bedrifter uten å kreve omfattende teknisk oppsett eller vedlikehold [4] [11].2. Utnytt Amazon Sagemaker for tilpasning og trening **
For mer kontroll over distribusjonen og tilpasningen av DeepSeek-R1-modeller, er Amazon Sagemaker ideell. Sagemaker lar deg trene, finjustere og distribuere modeller med tilgang til underliggende infrastruktur. Du kan bruke Sagemakers store modellinnlysningsbeholdere for å optimalisere ytelsen og kostnadene for storstilt inferanseoppgaver [9].3. Bruk Amazon EC2 for tilpasset infrastruktur **
Hvis du foretrekker en mer tradisjonell tilnærming med kontroll over infrastrukturen, er Amazon EC2 et godt alternativ. Du kan distribuere DeepSeek-R1-modeller på EC2-forekomster som `G4DN.xLarge` eller` TRN1`-forekomster, som er optimalisert for GPU-arbeidsmengder. Denne metoden krever å sette opp og administrere infrastrukturen selv, men gir fleksibilitet når det gjelder forekomsttyper og konfigurasjoner [1] [7].4. Implementere automatisk skalering med API Gateway og EKS **
For svært skalerbare arkitekturer, bør du vurdere å bruke API Gateway som inngangspunkt for API -samtaler. Dette hjelper til med å håndtere trafikk og gir funksjoner som hastighetsbegrensning og sikkerhet. Kombiner dette med Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) for å dynamisk skalere containerte applikasjoner basert på etterspørsel. EKS tillater effektiv ressursutnyttelse og enklere styring av maskinlæringsmodeller [10].5. Overvåk og optimaliser ytelsen **
Bruk Amazon CloudWatch for å overvåke ytelsesmålinger og optimalisere kostnader. For storskala inferens, bruk større batchstørrelser for å optimalisere kostnader og ytelse. Vurder å bruke batchtransform for offline, storvolum-inferens for å redusere kostnadene [9].6. Forsikre deg om sikkerhet og etterlevelse **
Konfigurer avanserte sikkerhetsinnstillinger som Virtual Private Cloud (VPC) Networking, Service Roll -tillatelser og krypteringsinnstillinger. Amazon Bedrock og Sagemaker tilbyr sikkerhetsfunksjoner for bedriftskvalitets for å opprettholde datapersonvern og forskriftsoverholdelse [9] [11].7. Bruk kostnadseffektive prismodeller **
AWS tilbyr kostnadseffektive prismodeller basert på bruk. For offentlig tilgjengelige modeller som DeepSeek-R1, blir du bare belastet for infrastrukturen som brukes. Med Amazon Bedrock Custom Model Import blir du belastet basert på aktive modellkopier, fakturert i 5-minutters Windows [7].Ved å implementere disse strategiene, kan du sikre at din DeepSeek-R1-distribusjon på AWS er skalerbar, sikker og kostnadseffektiv.
Sitasjoner:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-edseek-r1-14b-on-azon-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-azon-bedrock-custom-model-import/
[5] https://www.youtube.com/watch?v=1AQ_JU70QHQ
[6] https://www.byteplus.com/no/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-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-depseek-r1-ly-styred-general-available
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/