Đảm bảo khả năng mở rộng của Deepseek-R1 trên AWS bao gồm một số chiến lược thúc đẩy cơ sở hạ tầng và dịch vụ mạnh mẽ của AWS. Đây là một hướng dẫn chi tiết về cách đạt được khả năng mở rộng:
1. Sử dụng Amazon Bedrock để triển khai không có máy chủ **
Amazon Bedrock cung cấp một môi trường được quản lý đầy đủ và không có máy chủ để triển khai các mô hình DeepSeek-R1. Dịch vụ này tự động xử lý quy mô, loại bỏ nhu cầu quản lý cơ sở hạ tầng thủ công. Bạn có thể nhập các mẫu Deepseek-R1 của mình vào Bedrock từ Amazon S3 hoặc kho lưu trữ mô hình AI của Amazon Sagemaker AI. Cách tiếp cận này cung cấp bảo mật và khả năng mở rộng cấp doanh nghiệp mà không cần thiết lập hoặc bảo trì kỹ thuật rộng rãi [4] [11].2. Đòn bẩy của Amazon Sagemaker để tùy chỉnh và đào tạo **
Để kiểm soát nhiều hơn đối với việc triển khai và tùy chỉnh các mô hình DeepSeek-R1, Amazon Sagemaker là lý tưởng. Sagemaker cho phép bạn đào tạo, tinh chỉnh và triển khai các mô hình có quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng cơ bản. Bạn có thể sử dụng các thùng chứa suy luận mô hình lớn của Sagemaker để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho các nhiệm vụ suy luận quy mô lớn [9].3. Sử dụng Amazon EC2 cho cơ sở hạ tầng tùy chỉnh **
Nếu bạn thích một cách tiếp cận truyền thống hơn với việc kiểm soát cơ sở hạ tầng, Amazon EC2 là một lựa chọn tốt. Bạn có thể triển khai các mô hình DeepSeek-R1 trên các phiên bản EC2 như `g4dn.xlarge` hoặc` trn1`, được tối ưu hóa cho khối lượng công việc GPU. Phương pháp này yêu cầu tự thiết lập và quản lý cơ sở hạ tầng nhưng cung cấp tính linh hoạt về các loại và cấu hình thể hiện [1] [7].###
Đối với các kiến trúc có thể mở rộng cao, hãy xem xét sử dụng Gateway API làm điểm vào cho các cuộc gọi API. Điều này giúp quản lý lưu lượng truy cập và cung cấp các tính năng như giới hạn tốc độ và bảo mật. Kết hợp điều này với Dịch vụ Kubernetes (EKS) của Amazon để mở rộng quy mô các ứng dụng container của bạn dựa trên nhu cầu. EKS cho phép sử dụng tài nguyên hiệu quả và quản lý dễ dàng hơn các mô hình học máy [10].
5. Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất **
Sử dụng Amazon CloudWatch để giám sát các số liệu hiệu suất và tối ưu hóa chi phí. Đối với suy luận quy mô lớn, hãy sử dụng kích thước lô lớn hơn để tối ưu hóa chi phí và hiệu suất. Cân nhắc sử dụng biến đổi lô cho suy luận ngoại tuyến, khối lượng lớn để giảm chi phí [9].6. Đảm bảo bảo mật và tuân thủ **
Định cấu hình các cài đặt bảo mật nâng cao như kết nối mạng riêng (VPC), quyền vai trò dịch vụ và cài đặt mã hóa. Amazon Bedrock và Sagemaker cung cấp các tính năng bảo mật cấp doanh nghiệp để duy trì quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ quy định [9] [11].7. Sử dụng các mô hình định giá hiệu quả chi phí **
AWS cung cấp các mô hình giá hiệu quả chi phí dựa trên việc sử dụng. Đối với các mô hình có sẵn công khai như Deepseek-R1, bạn chỉ bị tính phí cho cơ sở hạ tầng được sử dụng. Với nhập khẩu mô hình tùy chỉnh Amazon Bedrock, bạn bị tính phí dựa trên các bản sao mô hình hoạt động, được lập hóa đơn trong các cửa sổ 5 phút [7].Bằng cách triển khai các chiến lược này, bạn có thể đảm bảo rằng việc triển khai DeepSeek-R1 của bạn trên AWS có khả năng mở rộng, an toàn và hiệu quả về chi phí.
Trích dẫn:
[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
.
.
[5] https://www.youtube.com/watch?v=1AQ_JU70QHQ
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/409076
.
.
.
.
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fully-managed-generally-available
.