Bei der Bereitstellung von Deepseek-R1 auf AWS werden die Speicheranforderungen in Bezug auf bestimmte AWS-Speicherdienste nicht ausdrücklich detailliert detailliert. Das Modell selbst benötigt jedoch einen erheblichen Speicherplatz für seine Gewichte. Zum Beispiel hat das vollständige Deepseek-R1-Modell ursprünglich einen Fußabdruck von etwa 720 GB, obwohl Optimierungen diese Größe erheblich verringern können, z.
Für AWS -Bereitstellungen müssen Sie normalerweise die folgenden Aspekte berücksichtigen:
1. Modellspeicher: Die Modellgewichte müssen an einem Ort gespeichert werden, der von Ihren AWS -Instanzen zugänglich ist. Dies kann in einem S3 -Bucket erfolgen, der häufig zum Speichern großer Datensätze und Modelldateien verwendet wird. Die Kosten für die Speicherung des Modells in S3 hängen von der Region und der verwendeten Speicherklasse (z. B. Standard, Standard-IA, One Zone-IA usw.) ab.
2. Instanzspeicher: Wenn Sie das Modell in EC2 -Instanzen ausführen, benötigen Sie ausreichend Speicher für das Betriebssystem, eine zusätzliche Software, die benötigt wird, und möglicherweise temporärer Speicher für Modellausgaben oder Zwischenergebnisse. Dieser Speicher wird normalerweise durch das Wurzelvolumen oder zusätzliche EBS -Volumes der Instanz bereitgestellt.
3. Datenspeicher für Inferenz: Wenn Sie das Modell für Inferenzaufgaben verwenden, benötigen Sie möglicherweise einen zusätzlichen Speicher für Eingabedaten und Ausgabeergebnisse. Dies kann auch über S3 oder andere AWS -Speicherdienste wie EBS oder Instanzgeschäfte verwaltet werden.
In Bezug auf bestimmte AWS -Dienste wird Amazon S3 aufgrund seiner Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit häufig zum Speichern von Modellgewichten verwendet. Für das Ausführen des Modells werden häufig Amazon EC2 -Instanzen verwendet, wobei die Speicheranforderungen je nach Instanztyp und Konfiguration abhängt. Für groß angelegte Bereitstellungen kann Amazon Sagemaker auch verwendet werden, was eine verwaltete Umgebung für maschinelle Lernaufgaben bietet, einschließlich Modellspeicher und Inferenz.
Bei Kostenüberlegungen hängen die Speicherkosten in AWS von den spezifischen Diensten ab. Beispielsweise variieren die S3 -Speicherkosten je nach Speicherklasse und Region, während die Kosten für die EC2 -Instanz sowohl Berechnung als auch Speicherkomponenten enthalten. Darüber hinaus kann die Verwendung von Diensten wie Sagemaker das Management dieser Kosten vereinfachen, indem sie eine verwaltete Umgebung für ML -Aufgaben bereitstellen.
Zitate:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-ployment-hardware-requirements-3mf8
[2] https://www.byteplus.com/en/topic/383522
[3] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comportments/1ic8zil/yes_you_can_run_deepseekr1_locally_on_your_device/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://www.aboutamazon.com/news/aws/awsedeepseek-r1-fully-Managed-generally-avelable
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deek-r1-distilla-lama-models-mazon-drock-custom-model-import
[8] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-leepseek-r1-on-aws?lang=en
[9] https://community.aws/content/2seuHqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-yepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[10] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-aful-managed-serverless-model-amazon-bedrock/
[11] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-t-running-peepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops