Asigurarea scalabilității Deepseek-R1 pe AWS implică mai multe strategii care utilizează infrastructura și serviciile robuste ale AWS. Iată un ghid detaliat cu privire la modul de realizare a scalabilității:
1. Utilizați Amazon Bedrock pentru implementarea fără server **
Amazon Bedrock oferă un mediu complet gestionat și fără server pentru implementarea modelelor DeepSeek-R1. Acest serviciu gestionează automat scalarea, eliminând nevoia de gestionare a infrastructurii manuale. Puteți importa modelele Deepseek-R1 în Bedrock de la Amazon S3 sau într-un depozit de model AI Amazon Sagemaker. Această abordare oferă securitate și scalabilitate de calitate a întreprinderii, fără a necesita o configurație sau întreținere tehnică extinsă [4] [11].2. Leverage Amazon Sagemaker pentru personalizare și instruire **
Pentru mai mult control asupra implementării și personalizării modelelor DeepSeek-R1, Amazon Sagemaker este ideal. Sagemaker vă permite să antrenați, să reglați și să implementați modele cu acces la infrastructura de bază. Puteți utiliza recipiente de inferență a modelului SAGEMAKER pentru a optimiza performanța și costul pentru sarcini de inferență la scară largă [9].3. Utilizați Amazon EC2 pentru infrastructură personalizată **
Dacă preferați o abordare mai tradițională, cu controlul asupra infrastructurii, Amazon EC2 este o opțiune bună. Puteți implementa modele DeepSeek-R1 pe instanțe EC2 precum `g4dn.xlarge` sau` TRN1` instanțe, care sunt optimizate pentru sarcinile de lucru GPU. Această metodă necesită configurarea și gestionarea singuri a infrastructurii, dar oferă flexibilitate în ceea ce privește tipurile și configurațiile de instanțe [1] [7].4. Implementați scalarea automată cu API Gateway și EKS **
Pentru arhitecturi extrem de scalabile, luați în considerare utilizarea API Gateway ca punct de intrare pentru apelurile API. Acest lucru ajută la gestionarea traficului și oferă funcții precum limitarea ratei și securitatea. Combinați acest lucru cu Serviciul Amazon Elastic Kubernetes (EKS) pentru a vă extinde dinamic aplicațiile containerizate pe baza cererii. EKS permite utilizarea eficientă a resurselor și gestionarea mai ușoară a modelelor de învățare automată [10].5. Monitorizați și optimizați performanța **
Utilizați Amazon Cloudwatch pentru monitorizarea valorilor performanței și optimizarea costurilor. Pentru inferență la scară largă, utilizați dimensiuni mai mari de lot pentru a optimiza costurile și performanța. Luați în considerare utilizarea transformării lotului pentru o inferență offline, cu volum mare, pentru a reduce costurile [9].6. Asigurați securitatea și conformitatea **
Configurați setări avansate de securitate, cum ar fi rețelele virtuale private de cloud (VPC), permisiunile de rol de serviciu și setările de criptare. Amazon Bedrock și Sagemaker oferă funcții de securitate de calitate întreprinderii pentru a menține confidențialitatea datelor și conformitatea cu reglementările [9] [11].7. Utilizați modele de prețuri rentabile **
AWS oferă modele de prețuri rentabile pe baza utilizării. Pentru modelele disponibile public, cum ar fi Deepseek-R1, sunteți taxat doar pentru infrastructura utilizată. Cu importul de model personalizat Amazon Bedrock, sunteți încărcat pe baza copiilor modelului activ, facturat în ferestre de 5 minute [7].Prin implementarea acestor strategii, vă puteți asigura că implementarea dvs. Deepseek-R1 pe AWS este scalabilă, sigură și rentabilă.
Citări:
[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-distilled-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-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-cotainer/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fully-managed-general-adable
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-pace-tgi-on-amazon-stagemaker-AI/