Обеспечение масштабируемости DeepSeek-R1 на AWS включает в себя несколько стратегий, которые используют надежную инфраструктуру и услуги AWS. Вот подробное руководство о том, как достичь масштабируемости:
1. Используйте Amazon Bedrock для развертывания без сервера **
Amazon Bedrock предлагает полностью управляемую и без серверную среду для развертывания моделей DeepSeek-R1. Эта услуга автоматически обрабатывает масштабирование, устраняя необходимость в управлении ручной инфраструктурой. Вы можете импортировать свои модели DeepSeek-R1 в коренную породу от Amazon S3 или репозитория Amazon SageMaker AI. Этот подход обеспечивает безопасность и масштабируемость корпоративного уровня и масштабируемость, не требуя обширной технической настройки или технического обслуживания [4] [11].2. Используйте Amazon SageMaker для настройки и обучения **
Для большего контроля над развертыванием и настройкой моделей DeepSeek-R1 Amazon SageMaker идеально подходит. SageMaker позволяет вам тренировать, настраивать и развернуть модели с доступом к базовой инфраструктуре. Вы можете использовать крупные контейнеры SageMaker с выводом моделей для оптимизации производительности и стоимости для крупномасштабных задач вывода [9].3. Использовать Amazon EC2 для индивидуальной инфраструктуры **
Если вы предпочитаете более традиционный подход с контролем над инфраструктурой, Amazon EC2 является хорошим вариантом. Вы можете развернуть модели DeepSeek-R1 на экземплярах EC2, таких как экземпляры `g4dn.xlarge` или` trn1`, которые оптимизированы для рабочих нагрузок GPU. Этот метод требует настройки и управления инфраструктурой самостоятельно, но обеспечивает гибкость с точки зрения типов экземпляров и конфигураций [1] [7].4. Реализовать автоматическое масштабирование с помощью API Gateway и EKS **
Для высоко масштабируемых архитектур рассмотрите возможность использования шлюза API в качестве точки входа для вызовов API. Это помогает управлять трафиком и предоставляет такие функции, как ограничение ставок и безопасность. Объедините это с Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) для динамического масштабирования ваших контейнерных приложений на основе спроса. EKS обеспечивает эффективное использование ресурсов и легкое управление моделями машинного обучения [10].5. Мониторинг и оптимизацию производительности **
Используйте Amazon CloudWatch для мониторинга показателей производительности и оптимизации затрат. Для крупномасштабного вывода используйте большие размеры партий для оптимизации стоимости и производительности. Рассмотрите возможность использования пакетного преобразования для автономного, большого объема вывода для снижения затрат [9].6. обеспечить безопасность и соответствие **
Настройте расширенные настройки безопасности, такие как сеть виртуального частного облака (VPC), разрешения на роль сервиса и настройки шифрования. Amazon Bedrock и SageMaker предоставляют функции безопасности корпоративного уровня для поддержания конфиденциальности данных и соответствия нормативным требованиям [9] [11].7. Используйте экономически эффективные модели ценообразования **
AWS предлагает экономически эффективные модели ценообразования на основе использования. Для общедоступных моделей, таких как DeepSeek-R1, вы взимаете плату только за используемую инфраструктуру. Благодаря импорту модели Amazon Bedrock Custom вы взимаете плату на основе активных копий модели, выставленных в 5-минутные окна [7].Реализуя эти стратегии, вы можете гарантировать, что ваше развертывание DeepSeek-R1 на AWS было масштабируемым, безопасным и экономически эффективным.
Цитаты:
[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-distillidal-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-infere-container/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fally- Managed Generally-adailable
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-ghing-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/