Zapewnienie skalowalności DeepSeek-R1 w AWS obejmuje kilka strategii, które wykorzystują solidną infrastrukturę i usługi AWS. Oto szczegółowy przewodnik na temat osiągnięcia skalowalności:
1. Użyj Amazon Bedrock do wdrożenia bez serwera **
Amazon Bedrock oferuje w pełni zarządzane i pozbawione serwera środowisko do wdrażania modeli DeepSeek-R1. Ta usługa automatycznie obsługuje skalowanie, eliminując potrzebę ręcznego zarządzania infrastrukturą. Możesz zaimportować swoje modele DeepSeek-R1 do Bedrock z Amazon S3 lub repozytorium modelu AI Amazon Sagemaker. Takie podejście zapewnia bezpieczeństwo i skalowalność klasy korporacyjnej bez wymagania obszernej konfiguracji technicznej lub konserwacji [4] [11].2. Wykorzystaj Amazon Sagemaker do dostosowywania i szkolenia **
Aby uzyskać większą kontrolę nad wdrażaniem i dostosowywaniem modeli Deepseek-R1, Amazon Sagemaker jest idealny. SageMaker pozwala trenować, dostroić i wdrażać modele z dostępem do infrastruktury podstawowej. Możesz użyć dużych kontenerów wnioskowania Sagemaker, aby zoptymalizować wydajność i koszty zadań wnioskowania na dużą skalę [9].3. Użyj Amazon EC2 do niestandardowej infrastruktury **
Jeśli wolisz bardziej tradycyjne podejście z kontrolą nad infrastrukturą, Amazon EC2 jest dobrą opcją. Możesz wdrożyć modele DeepSeek-R1 w instancjach EC2, takie jak `g4dn.xlarge` lub` trn1`, które są zoptymalizowane pod kątem obciążeń GPU. Ta metoda wymaga samodzielnego konfigurowania i zarządzania infrastrukturą, ale zapewnia elastyczność typów i konfiguracji instancji [1] [7].4. Zaimplementuj automatyczne skalowanie za pomocą API Gateway i EKS **
W przypadku wysoce skalowalnych architektur rozważ użycie bramy API jako punktu wejścia do wywołań API. Pomaga to zarządzać ruchem i zapewnia funkcje takie jak ograniczenie stawek i bezpieczeństwo. Połącz to z Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), aby dynamicznie skalować aplikacje konteneryczne na podstawie popytu. EKS umożliwia wydajne wykorzystanie zasobów i łatwiejsze zarządzanie modelem uczenia maszynowego [10].5. Monitoruj i optymalizuj wydajność **
Użyj Amazon CloudWatch do monitorowania wskaźników wydajności i optymalizacji kosztów. Do wnioskowania na dużą skalę użyj większych rozmiarów partii, aby zoptymalizować koszty i wydajność. Rozważ użycie transformacji wsadowej dla wnioskowania offline, dużej objętości w celu zmniejszenia kosztów [9].6. Zapewnij bezpieczeństwo i zgodność **
Skonfiguruj zaawansowane ustawienia bezpieczeństwa, takie jak sieci wirtualnej chmury prywatnej (VPC), uprawnienia do ról usług i ustawienia szyfrowania. Amazon Bedrock i Sagemaker zapewniają funkcje bezpieczeństwa klasy korporacyjnej w celu utrzymania prywatności danych i zgodności regulacyjnej [9] [11].7. Użyj opłacalnych modeli cenowych **
AWS oferuje opłacalne modele cenowe oparte na użyciu. W przypadku publicznie dostępnych modeli, takich jak DeepSeek-R1, jesteś obciążany wyłącznie za używaną infrastrukturę. Dzięki niestandardowi modelu Amazon Bedrock jest obciążony na podstawie aktywnych kopii modeli, rozliczonych w 5-minutowych oknach [7].Wdrażając te strategie, możesz upewnić się, że wdrożenie DeepSeek-R1 na AWS jest skalowalne, bezpieczne i opłacalne.
Cytaty:
[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-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-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-row-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-loarning/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-lally-ananaged-genelally-available
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/