Zabezpečenie škálovateľnosti Deepseek-R1 na AWS zahŕňa niekoľko stratégií, ktoré využívajú robustnú infraštruktúru a služby AWS. Tu je podrobný sprievodca, ako dosiahnuť škálovateľnosť:
1. Používajte Amazon Bedrock na nasadenie Serverless **
Amazon Bedrock ponúka plne spravované prostredie a bez serveru na nasadenie modelov Deepseek-R1. Táto služba automaticky spracováva škálovanie, čím sa eliminuje potreba manuálnej správy infraštruktúry. Svoje modely DeepSeek-R1 môžete importovať do podložia z Amazon S3 alebo úložiska modelu Amazon Sagemaker AI. Tento prístup poskytuje bezpečnosť a škálovateľnosť podniku bez vyžadovania rozsiahleho technického nastavenia alebo údržby [4] [11].2. Využite Amazon Sagemaker na prispôsobenie a školenie **
Pre väčšiu kontrolu nad nasadením a prispôsobením modelov Deepseek-R1 je Amazon Sagemaker ideálny. Sagemaker vám umožňuje trénovať, doladiť a nasadiť modely s prístupom k základnej infraštruktúre. Na optimalizáciu výkonu a nákladov na rozsiahle inferenčné úlohy môžete použiť veľké kontajnery SagEmaker s veľkými modelmi modelu [9].3. Využite Amazon EC2 pre vlastnú infraštruktúru **
Ak uprednostňujete tradičnejší prístup s kontrolou nad infraštruktúrou, Amazon EC2 je dobrá voľba. Modely DeepSeek-R1 môžete nasadiť v inštanciách EC2, ako napríklad `G4DN.XLARGE` alebo` TRN1`, ktoré sú optimalizované pre pracovné zaťaženie GPU. Táto metóda si vyžaduje nastavenie a správu infraštruktúry sami, ale poskytuje flexibilitu, pokiaľ ide o typy a konfigurácie inštancie [1] [7].4. Implementujte automatické škálovanie pomocou API Gateway a EKS **
Pre vysoko škálovateľné architektúry zvážte použitie API Gateway ako vstupného bodu pre hovory API. To pomáha riadiť prenos a poskytuje funkcie, ako je obmedzenie sadzieb a bezpečnosť. Kombinujte to so službou Amazon Elastic Kubernetetes Service (EKS), aby ste dynamicky upravili svoje kontajnerové aplikácie na základe dopytu. EKS umožňuje efektívne využitie zdrojov a ľahšie riadenie modelov strojového učenia [10].5. Monitorujte a optimalizujte výkon **
Použite Amazon CloudWatch na monitorovanie metriiek výkonnosti a optimalizáciu nákladov. Na rozsiahle odvodenie použite väčšie veľkosti dávok na optimalizáciu nákladov a výkonu. Zvážte použitie šaržovej transformácie pre offline, veľké objemové odvodenie na zníženie nákladov [9].6. Zabezpečte bezpečnosť a dodržiavanie predpisov **
Konfigurujte rozšírené nastavenia zabezpečenia, ako je sieť virtual Private Cloud (VPC), povolenia služieb a nastavenia šifrovania. Amazon Bedrock a Sagemaker poskytujú bezpečnostné funkcie podniku na udržanie ochrany osobných údajov a dodržiavania regulácií [9] [11].7. Používajte nákladovo efektívne cenové modely **
AWS ponúka nákladovo efektívne cenové modely založené na použití. V prípade verejne dostupných modelov, ako je Deepseek-R1, sa vám účtuje iba použitá infraštruktúra. So vlastným importom modelu Amazon Bedrock sa vám účtuje na základe aktívnych kópií modelu, účtovaných v 5-minútových oknách [7].Implementáciou týchto stratégií môžete zabezpečiť, aby vaše nasadenie Deepseek-R1 na AWS bolo škálovateľné, bezpečné a nákladovo efektívne.
Citácie:
Https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deployinginginginging-deepseek-r1-14b-on-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-distille-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-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-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-usus-a-large-model-inference-container/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutazon.com/news/aws/aws/awsdeepseek-r1-rufed-manager-generly-available
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distille-models-with-hugging-for-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/