Nodrošināt DeepSEEK-R1 mērogojamību AWS ietver vairākas stratēģijas, kas izmanto AWS spēcīgo infrastruktūru un pakalpojumus. Šeit ir detalizēts ceļvedis par to, kā sasniegt mērogojamību:
1. Izmantojiet Amazon pamatiežu bez servera izvietošanas **
Amazon Bedrock piedāvā pilnībā pārvaldītu un bez servera vidi DeepSEEK-R1 modeļu izvietošanai. Šis pakalpojums automātiski apstrādā mērogošanu, novēršot nepieciešamību pēc manuālās infrastruktūras pārvaldības. Jūs varat importēt savus DeepSEEK-R1 modeļus pamatiežam no Amazon S3 vai Amazon Sagemaker AI modeļa krātuves. Šī pieeja nodrošina uzņēmuma līmeņa drošību un mērogojamību, neprasot plašu tehnisko iestatīšanu vai uzturēšanu [4] [11].2. Piesaistiet Amazon Sagemaker pielāgošanai un apmācībai **
Lai iegūtu lielāku kontroli pār DeepSEEK-R1 modeļu izvietošanu un pielāgošanu, Amazon Sagemaker ir ideāls. Sagemaker ļauj apmācīt, precīzi noregulēt un izvietot modeļus ar piekļuvi pamatā esošajai infrastruktūrai. Varat izmantot Sagemaker lielos modeļa secinājumu konteinerus, lai optimizētu veiktspēju un izmaksas liela mēroga secinājumu uzdevumiem [9].3. Izmantojiet Amazon EC2 pielāgotajai infrastruktūrai **
Ja jūs dodat priekšroku tradicionālākai pieejai ar infrastruktūras kontroli, Amazon EC2 ir labs risinājums. Jūs varat izvietot DeepSEEK-R1 modeļus EC2 gadījumos, piemēram, `g4dn.xlarge` vai` trn1` gadījumos, kas ir optimizēti GPU darba slodzēm. Šī metode prasa pats iestatīt un pārvaldīt infrastruktūru, bet arī nodrošina elastību gadījumu tipu un konfigurāciju ziņā [1] [7].4. Ieviesiet automātisko mērogošanu ar API vārteju un Eks **
Ļoti pielāgojamām arhitektūrām apsveriet API vārtejas izmantošanu kā API zvanu ieejas punktu. Tas palīdz pārvaldīt trafiku un nodrošina tādas funkcijas kā likmes ierobežošana un drošība. Apvienojiet to ar Amazon Elastic Kubernetes servisu (EKS), lai dinamiski mērītu jūsu konteinerizētās lietojumprogrammas, pamatojoties uz pieprasījumu. EK ļauj efektīvi izmantot resursus un vieglāku mašīnmācīšanās modeļu pārvaldību [10].5. uzraudzīt un optimizēt veiktspēju **
Izmantojiet Amazon CloudWatch, lai uzraudzītu veiktspējas rādītājus un optimizētu izmaksas. Lai optimizētu izmaksas un veiktspēju, izmantojiet lielāka mēroga secinājumus. Apsveriet iespēju izmantot pakešu transformāciju bezsaistes, liela apjoma secinājumiem, lai samazinātu izmaksas [9].6. Pārliecinieties par drošību un atbilstību **
Konfigurējiet uzlabotos drošības iestatījumus, piemēram, virtuālo privāto mākoņu (VPC) tīkla izveidošanu, pakalpojumu lomu atļaujas un šifrēšanas iestatījumus. Amazon Bedrock un Sagemaker nodrošina uzņēmuma līmeņa drošības funkcijas, lai saglabātu datu privātumu un normatīvo aktu ievērošanu [9] [11].7. Izmantojiet rentablus cenu noteikšanas modeļus **
AWS piedāvā rentablus cenu noteikšanas modeļus, pamatojoties uz lietošanu. Par publiski pieejamiem modeļiem, piemēram, DeepSeek-R1, jums tiek iekasēta tikai par izmantoto infrastruktūru. Izmantojot Amazon Bedrock Custom Model Import, jums tiek iekasēta maksa, pamatojoties uz aktīvām modeļa kopijām, kuras rēķina 5 minūšu logos [7].Īstenojot šīs stratēģijas, jūs varat pārliecināties, ka jūsu DeepSEEK-R1 izvietošana AWS ir pielāgojama, droša un rentabla.
Atsauces:
[1.]
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[3] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
.
[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-Avable-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-depseek-r1-distille-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-depseek-r1-phupy-managed-generalally-weenable
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/