Asegurar la escalabilidad de Deepseek-R1 en AWS implica varias estrategias que aprovechan la robusta infraestructura y servicios de AWS. Aquí hay una guía detallada sobre cómo lograr la escalabilidad:
1. Use el lecho de roca de Amazon para la implementación sin servidor **
Amazon Bedrock ofrece un entorno totalmente administrado y sin servidor para implementar modelos Deepseek-R1. Este servicio maneja automáticamente la escala, eliminando la necesidad de gestión manual de infraestructura. Puede importar sus modelos Deepseek-R1 a Bedrock desde Amazon S3 o en un repositorio de modelos de AI de Amazon Sagemaker. Este enfoque proporciona seguridad y escalabilidad de grado empresarial sin requerir una amplia configuración técnica o mantenimiento [4] [11].2. Aproveche Amazon Sagemaker para la personalización y capacitación **
Para un mayor control sobre la implementación y personalización de los modelos Deepseek-R1, Amazon Sagemaker es ideal. Sagemaker le permite entrenar, ajustar e implementar modelos con acceso a infraestructura subyacente. Puede usar los contenedores de inferencia de modelo grande de Sagemaker para optimizar el rendimiento y el costo de tareas de inferencia a gran escala [9].3. Utilice Amazon EC2 para infraestructura personalizada **
Si prefiere un enfoque más tradicional con control sobre la infraestructura, Amazon EC2 es una buena opción. Puede implementar modelos Deepseek-R1 en instancias de EC2 como las instancias `G4DN.XLarge` o` TRN1`, que están optimizadas para las cargas de trabajo de GPU. Este método requiere configurar y administrar la infraestructura usted mismo, pero proporciona flexibilidad en términos de tipos y configuraciones de instancias [1] [7].4. Implementar escala automática con API Gateway y EKS **
Para arquitecturas altamente escalables, considere usar API Gateway como punto de entrada para llamadas API. Esto ayuda a administrar el tráfico y proporciona características como limitación de tarifas y seguridad. Combine esto con el Servicio de Kubernetes de Amazon Elastic (EKS) para escalar dinámicamente sus aplicaciones contenedoras en función de la demanda. EKS permite la utilización eficiente de los recursos y la gestión más fácil de los modelos de aprendizaje automático [10].5. Monitorear y optimizar el rendimiento **
Use Amazon CloudWatch para monitorear las métricas de rendimiento y optimizar los costos. Para una inferencia a gran escala, use tamaños de lotes más grandes para optimizar el costo y el rendimiento. Considere el uso de la transformación por lotes para una inferencia de gran volumen fuera de línea para reducir los costos [9].6. Asegurar la seguridad y el cumplimiento **
Configurar configuraciones de seguridad avanzadas, como redes virtuales de nube privada (VPC), permisos de rol de servicio y configuraciones de cifrado. Amazon Bedrock y Sagemaker proporcionan características de seguridad de grado empresarial para mantener la privacidad de los datos y el cumplimiento reglamentario [9] [11].7. Use modelos de precios rentables **
AWS ofrece modelos de precios rentables basados en el uso. Para modelos disponibles públicamente como Deepseek-R1, solo se le cobra por la infraestructura utilizada. Con la importación del modelo personalizado de Amazon Bedrock, se le cobra en función de las copias del modelo activo, facturado en ventanas de 5 minutos [7].Al implementar estas estrategias, puede asegurarse de que su implementación Deepseek-R1 en AWS sea escalable, segura y rentable.
Citas:
[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-letarning/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-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-container/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aaboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-lyly-managed-generalmente disponible
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//