Zagotavljanje razširljivosti Deepseek-R1 na AWS vključuje več strategij, ki uporabljajo AWS-ovo močno infrastrukturo in storitve. Tu je podroben vodnik, kako doseči razširljivost:
1. Uporabite Amazon Bedrock za brez strežnika **
Amazon Bedrock ponuja popolnoma upravljano in brez strežnika za uvajanje modelov Deepseek-R1. Ta storitev samodejno obravnava skaliranje, kar odpravi potrebo po upravljanju ročne infrastrukture. Modele DeepSeek-R1 lahko uvozite v Bedrock iz Amazon S3 ali Amazon SageMaker AI Model Repository. Ta pristop zagotavlja varnost in razširljivost v podjetju, ne da bi potrebovali obsežno tehnično nastavitev ali vzdrževanje [4] [11].2. Vzpon Amazon Sagemaker za prilagajanje in usposabljanje **
Za večji nadzor nad uvajanjem in prilagajanjem modelov Deepseek-R1 je Amazon SageMaker idealen. SageMaker vam omogoča, da trenirate, natančno prilagodite in namestite modele z dostopom do osnovne infrastrukture. Za optimizacijo zmogljivosti in stroškov za obsežne naloge sklepanja lahko uporabite zabojnike velikega modela SageMakerja [9].3. Uporabite Amazon EC2 za infrastrukturo po meri **
Če imate raje bolj tradicionalen pristop z nadzorom infrastrukture, je Amazon EC2 dobra možnost. Na primerke EC2 lahko uporabite modele Deepseek-R1, kot so primeri `g4dn.xlarge` ali` tRN1`, ki so optimizirani za delovne obremenitve GPU. Ta metoda zahteva nastavitev in upravljanje infrastrukture sami, vendar zagotavlja prilagodljivost v smislu vrst in konfiguracij primerkov [1] [7].4. Izvedite samodejno skaliranje z API Gateway in EKS **
Za zelo razširljive arhitekture razmislite o uporabi API Gatewayja kot vstopne točke za klice API -ja. To pomaga pri upravljanju prometa in zagotavlja funkcije, kot sta omejevanje hitrosti in varnost. To združite z Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), da dinamično prilagodite svoje vsebniki na podlagi povpraševanja. EKS omogoča učinkovito uporabo virov in lažje upravljanje modelov strojnega učenja [10].5. Spremljajte in optimizirajte zmogljivost **
Uporabite Amazon CloudWatch za spremljanje meritev uspešnosti in optimizacijo stroškov. Za obsežno sklepanje uporabite večje velikosti serije za optimizacijo stroškov in zmogljivosti. Za zmanjšanje stroškov razmislite o uporabi pretvorbe paketov za brez povezave, velikega obsega [9].6. Zagotovite varnost in skladnost **
Konfigurirajte napredne varnostne nastavitve, kot so mreženje virtualnega zasebnega oblaka (VPC), dovoljenja v vlogi storitve in nastavitve šifriranja. Amazon Bedrock in SageMaker zagotavljata varnostne funkcije podjetja za vzdrževanje zasebnosti in skladnosti s predpisi [9] [11].7. Uporabite stroškovno učinkovite modele cen **
AWS ponuja stroškovno učinkovite modele cen na podlagi uporabe. Za javno dostopne modele, kot je Deepseek-R1, vas zaračunajo samo za uporabljeno infrastrukturo. Z uvozom modela Amazon Bedrock po meri se zaračunate na podlagi aktivnih modelnih kopij, ki se zaračunajo v 5-minutnih oken [7].Z izvajanjem teh strategij lahko zagotovite, da je vaša Deepseek-R1 na AWS razširljiva, varna in stroškovno učinkovita.
Navedbe:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswkzmx585Jcksgn/deploy-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-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[5] https://www.youtube.com/watch?v=1AQ_JU70QHQ
[6] https://www.bytePlus.com/sl/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-cainer/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fly-maged-generally-available
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-wagging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/