Забезпечення масштабованості DeepSeek-R1 на AWS передбачає декілька стратегій, які використовують надійну інфраструктуру та послуги AWS. Ось детальний посібник щодо досягнення масштабованості:
1. Використовуйте Amazon Bedrock для розгортання без серверів **
Amazon Bedrock пропонує повністю кероване та без сервера середовище для розгортання моделей DeepSeek-R1. Ця послуга автоматично обробляє масштабування, усуваючи потребу в ручному управлінні інфраструктурою. Ви можете імпортувати свої моделі DeepSeek-R1 в Bedrock від Amazon S3 або сховища моделі AIS Sagemaker Amazon. Цей підхід забезпечує безпеку та масштабованість підприємства, не вимагаючи великих технічних налаштувань чи обслуговування [4] [11].2. Важіть Amazon SageMaker для налаштування та навчання **
Для отримання більшого контролю над розгортанням та налаштуванням моделей DeepSeek-R1 Amazon Sagemaker є ідеальним. Sagemaker дозволяє тренувати, налагодити та розгортати моделі з доступом до основної інфраструктури. Ви можете використовувати великі контейнери SageMaker для умовиводу для оптимізації продуктивності та вартості великих завдань у висновку [9].3. Використовуйте Amazon EC2 для користувальницької інфраструктури **
Якщо ви віддаєте перевагу більш традиційному підходу з контролем над інфраструктурою, Amazon EC2 - хороший варіант. Ви можете розгорнути моделі DeepSeek-R1 на екземплярах EC2, такі як `G4dn.xlarge` або` trn1` екземпляри, які оптимізовані для навантаження GPU. Цей метод вимагає налаштування та управління інфраструктурою самостійно, але забезпечує гнучкість з точки зору типів та конфігурацій екземплярів [1] [7].4. Впровадити автоматичне масштабування за допомогою шлюзу API та EKS **
Для високо масштабованих архітектур розгляньте використання шлюзу API як точки входу для дзвінків API. Це допомагає керувати трафіком та забезпечує такі функції, як обмеження швидкостей та безпека. Поєднайте це з службою Amazon Elastic Kubernetes (EKS), щоб динамічно масштабувати свої контейнерні програми на основі попиту. EKS дозволяє ефективне використання ресурсів та простіше управління моделями машинного навчання [10].5. Монітор та оптимізація продуктивності **
Використовуйте Amazon CloudWatch для моніторингу показників продуктивності та оптимізації витрат. Для масштабного висновку використовуйте більші розміри партії для оптимізації витрат та продуктивності. Подумайте про використання партії для офлайн, великого обсягу висновку для зменшення витрат [9].6. Забезпечте безпеку та дотримання **
Налаштування розширених налаштувань безпеки, таких як Wirtual Private Cloud (VPC) мережа, дозволи на роль служби та параметри шифрування. Amazon BedRock та Sagemaker надають функції безпеки підприємства для підтримки конфіденційності даних та дотримання регуляторних норм [9] [11].7. Використовуйте економічно ефективні моделі цін **
AWS пропонує економічно ефективні моделі ціноутворення на основі використання. Для загальнодоступних моделей, таких як DeepSeek-R1, вам стягується лише за використовувану інфраструктуру. За допомогою імпорту на замовлення Amazon Bedrock вам стягується плата на основі копії активної моделі, виставлених у 5-хвилинні вікна [7].Реалізуючи ці стратегії, ви можете гарантувати, що ваше розгортання DeepSeek-R1 на AWS масштабований, безпечний та економічний.
Цитати:
[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-distill-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-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[.
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/