Memastikan skalabilitas Deepseek-R1 pada AWS melibatkan beberapa strategi yang memanfaatkan infrastruktur dan layanan AWS yang kuat. Berikut panduan terperinci tentang cara mencapai skalabilitas:
1. Gunakan Amazon Bedrock untuk penyebaran tanpa server **
Amazon Bedrock menawarkan lingkungan yang dikelola sepenuhnya dan tanpa server untuk menggunakan model Deepseek-R1. Layanan ini secara otomatis menangani penskalaan, menghilangkan kebutuhan untuk manajemen infrastruktur manual. Anda dapat mengimpor model Deepseek-R1 Anda ke dalam batuan dasar dari Amazon S3 atau repositori model AI Amazon Sagemaker. Pendekatan ini memberikan keamanan dan skalabilitas tingkat perusahaan tanpa memerlukan pengaturan atau pemeliharaan teknis yang luas [4] [11].2. Leverage Amazon Sagemaker untuk kustomisasi dan pelatihan **
Untuk kontrol lebih lanjut atas penyebaran dan kustomisasi model Deepseek-R1, Amazon Sagemaker sangat ideal. Sagemaker memungkinkan Anda untuk melatih, menyempurnakan, dan menggunakan model dengan akses ke infrastruktur yang mendasarinya. Anda dapat menggunakan wadah inferensi model besar Sagemaker untuk mengoptimalkan kinerja dan biaya untuk tugas inferensi skala besar [9].3. Memanfaatkan Amazon EC2 untuk Infrastruktur Kustom **
Jika Anda lebih suka pendekatan yang lebih tradisional dengan kontrol atas infrastruktur, Amazon EC2 adalah pilihan yang baik. Anda dapat menggunakan model Deepseek-R1 pada instance EC2 seperti instance `g4dn.xlarge` atau` TRN1`, yang dioptimalkan untuk beban kerja GPU. Metode ini membutuhkan pengaturan dan mengelola infrastruktur sendiri tetapi memberikan fleksibilitas dalam hal jenis instance dan konfigurasi [1] [7].4. Menerapkan penskalaan otomatis dengan API Gateway dan EKS **
Untuk arsitektur yang sangat diskalakan, pertimbangkan untuk menggunakan API Gateway sebagai titik masuk untuk panggilan API. Ini membantu mengelola lalu lintas dan menyediakan fitur seperti pembatasan dan keamanan tarif. Gabungkan ini dengan Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) untuk secara dinamis mengukur aplikasi Anda yang berkontak berdasarkan permintaan. EKS memungkinkan pemanfaatan sumber daya yang efisien dan manajemen model pembelajaran mesin yang lebih mudah [10].5. Pantau dan optimalkan kinerja **
Gunakan Amazon CloudWatch untuk memantau metrik kinerja dan mengoptimalkan biaya. Untuk inferensi skala besar, gunakan ukuran batch yang lebih besar untuk mengoptimalkan biaya dan kinerja. Pertimbangkan untuk menggunakan transformasi batch untuk inferensi volume besar offline untuk mengurangi biaya [9].6. Pastikan keamanan dan kepatuhan **
Konfigurasikan pengaturan keamanan canggih seperti jaringan virtual private cloud (VPC), izin peran layanan, dan pengaturan enkripsi. Amazon Bedrock dan Sagemaker menyediakan fitur keamanan kelas perusahaan untuk mempertahankan privasi data dan kepatuhan peraturan [9] [11].7. Gunakan model penetapan harga yang hemat biaya **
AWS menawarkan model harga yang hemat biaya berdasarkan penggunaan. Untuk model yang tersedia untuk umum seperti Deepseek-R1, Anda hanya dikenakan biaya untuk infrastruktur yang digunakan. Dengan Impor Model Kustom Amazon Bedrock, Anda dibebankan berdasarkan salinan model aktif, ditagih dalam jendela 5 menit [7].Dengan menerapkan strategi ini, Anda dapat memastikan bahwa penyebaran Deepseek-R1 Anda pada AWS dapat diskalakan, aman, dan hemat biaya.
Kutipan:
[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-llama-odels-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-grarge-model-fontainer/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fly-managed-generally-vailable
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hostting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/