DeepSeek-R1型号现在可在AWS上使用|亚马逊网络服务
2025-01-31 00:00:40
在AWS平台上部署和利用DeepSeek-R1模型涉及针对不同用例和基础架构偏好的多种选项。这是每种方法的详细分解:### 1。亚马逊基岩市场**概述:** - **公共模型:**访问诸如DeepSeek-R1之类的公开模型。 - **基础架构定价:**根据所选的推理实例小时收费。**开始的步骤:**1。导航到亚马逊基岩控制台。2。在市场上搜索DeepSeek-R1。3。选择并启动具有您首选配置的实例(实例类型,参数)。###2。AmazonSagemaker Jumpstart**概述:** - **公共型号:**与亚马逊基岩市场类似,可以使用DeepSeek-R1之类的型号。 - **基础架构定价:**基于推理实例小时收费。**开始的步骤:**1。去亚马逊萨吉式制造商。2。使用JumpStart功能快速为DeepSeek-R1启动预配置的环境。3。配置并使用所需的设置(实例类型,参数)启动模型。### 3。亚马逊基岩自定义型号导入**概述:** - **自定义模型:**用于部署DeepSeek-R1-Distill Llama等蒸馏模型。 - **无服务器部署:**完全管理的无服务器环境。**开始的步骤:**1。将公开可用的型号存储在S3存储桶或萨格人模型注册表中。2。导航到导入型号部分下的亚马逊基岩控制台。3。从1.5b-70b参数中导入和部署DeepSeek-R1-Distill Llama型号。###4。AWSTrainium&Pebleentia实例**概述:** - **高性能:**用于部署具有较高成本的高性能的大型语言模型。 - **自定义AMI:**利用为AWS Trainium和推理实例优化的深度学习AMIS(DLAMI)。**开始的步骤:**1。使用神经元多框架的DLAMI在Amazon EC2控制台上启动TRN1实例。2。在启动的实例上安装VLLM。3。从拥抱脸下载并部署DeepSeek-R1-Distill模型。###部署指南 - **利用DeepSeek-R1:** Daniel Wirjo指南涵盖CPU和GPU选项。 - **安装DeepSeek的好处:** Enrique Aguilar Martinez的指南讨论EC2实例。 - **部署DeepSeek Llama模型:** Amazon EC2推理实例的Irshad Chohan指南。 - **如何部署和微调:**拥抱Face的AWS部署的详细过程。 - **在EKS自动模式下托管DeepSeek-R1:** Tiago Reichert的教程。###其他注意事项**定价:** - **公共模型:**从选定的基础设施(Bedrock,Sagemaker,EC2)推断出来。 - **自定义模型导入:**以5分钟增量为单位的每个推理模型活动。**数据安全:** - 利用企业级安全功能来确保数据隐私并防止与提供商共享。### 反馈对于任何反馈或支持查询:1。使用AWS RE:Amazon Bedrock或Sagemaker AI论坛的发布。2.与您通常的AWS支持联系人联系以寻求直接帮助。---这种全面的方法可确保您可以根据特定要求和用例有效地在各种AWS平台上部署DeepSeek-R1模型。