Garantir a escalabilidade do Deepseek-R1 na AWS envolve várias estratégias que aproveitam a infraestrutura e os serviços robustos da AWS. Aqui está um guia detalhado sobre como obter escalabilidade:
1. Use Amazon Bedrock para implantação sem servidor **
A Amazon Bedrock oferece um ambiente totalmente gerenciado e sem servidor para implantar modelos Deepseek-R1. Este serviço lida automaticamente em escala, eliminando a necessidade de gerenciamento de infraestrutura manual. Você pode importar seus modelos Deepseek-R1 para o Bedrock da Amazon S3 ou um repositório de modelo Amakon Sagemaker AI. Essa abordagem fornece segurança e escalabilidade de nível corporativo sem exigir uma extensa configuração ou manutenção técnica [4] [11].2. Aproveite a Amazon Sagemaker para personalização e treinamento **
Para obter mais controle sobre a implantação e personalização dos modelos Deepseek-R1, o Amazon Sagemaker é ideal. O Sagemaker permite que você treine, ajuste e implante modelos com acesso à infraestrutura subjacente. Você pode usar os grandes contêineres de inferência do modelo da Sagemaker para otimizar o desempenho e o custo para tarefas de inferência em larga escala [9].3. Utilize o Amazon EC2 para infraestrutura personalizada **
Se você preferir uma abordagem mais tradicional com controle sobre a infraestrutura, o Amazon EC2 é uma boa opção. Você pode implantar modelos Deepseek-R1 em instâncias EC2 como instâncias `g4dn.xlarge` ou` trn1`, que são otimizadas para cargas de trabalho da GPU. Este método requer a configuração e o gerenciamento da infraestrutura, mas fornece flexibilidade em termos de tipos e configurações de instância [1] [7].4. Implemente o escala automático com a API Gateway e EKS **
Para arquiteturas altamente escaláveis, considere o uso do gateway da API como ponto de entrada para chamadas de API. Isso ajuda a gerenciar o tráfego e fornece recursos como limitação de taxa e segurança. Combine isso com o Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) para escalar dinamicamente seus aplicativos de contêiner com base na demanda. O EKS permite a utilização eficiente de recursos e o gerenciamento mais fácil dos modelos de aprendizado de máquina [10].5. Monitore e otimize o desempenho **
Use o Amazon CloudWatch para monitorar as métricas de desempenho e otimizar os custos. Para inferência em larga escala, use tamanhos maiores de lote para otimizar o custo e o desempenho. Considere usar a transformação em lote para inferência offline e de grande volume para reduzir os custos [9].6. Certifique -se de segurança e conformidade **
Configurar configurações avançadas de segurança, como redes de nuvem privada virtual (VPC), permissões de função de serviço e configurações de criptografia. A Amazon Bedrock e a Sagemaker fornecem recursos de segurança de nível corporativo para manter a privacidade de dados e a conformidade regulatória [9] [11].7. Use modelos de preços econômicos **
A AWS oferece modelos de preços econômicos com base no uso. Para modelos publicamente disponíveis como Deepseek-R1, você é cobrado apenas pela infraestrutura usada. Com a importação de modelo personalizada da Amazon Bedrock, você é cobrado com base em cópias de modelo ativo, cobradas em janelas de 5 minutos [7].Ao implementar essas estratégias, você pode garantir que sua implantação Deepseek-R1 na AWS seja escalável, segura e econômica.
Citações:
[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-learning/deploy-deepseek-r1-distiled-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-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-distiled-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-ly-ly-anaged-generalmente
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with--igging--tgi-on-amazon-sagemaker-ai/