生成 AI テクノロジーの急速な発展に伴い、これらの強力なモデルをいかに効率的かつ低コストで導入、実行するかが、企業や開発者にとって重要な課題となっています。ディープシーク-R1画期的な生成 AI 基本モデルとして、強力な推論能力を備えているだけでなく、パフォーマンスとリソース利用率も優れています。の助けを借りて アマゾン ウェブ サービス (AWS) DeepSeek-R1 の強力なクラウド プラットフォームにより、ユーザーは柔軟な展開方法を通じてシームレスに統合し、さまざまな業界の AI アプリケーションをサポートできます。この記事では、AWS で DeepSeek-R1 モデルを効果的に使用して、生成 AI の分野で大きな進歩を達成する方法について詳しく説明します。
DeepSeek-R1の紹介
DeepSeek-R1 は、強化学習とハイブリッド エキスパート アーキテクチャを組み合わせて、低コストで効率的な推論および処理機能を提供する高度な生成 AI モデルです。このモデルは、リソースの消費量を抑えるだけでなく、強力な数学的機能とプログラミング機能も保持しているため、効率的なコンピューティングを必要とするシナリオに非常に適しています。
この記事では、ベストプラクティスを実現するための世界中の AWS エキスパートによるリソースと実際のコード例を使用して、AWS 環境で DeepSeek-R1 モデルバリアントを効果的に使用する方法について詳しく説明します。
サーバーレス推論: Amazon Bedrock カスタムモデルインポートの使用
DeepSeek-R1 では、8B および 70B パラメータ モデル (DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B および DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B) を含む、Llama Grouped Query Attention (GQA) アーキテクチャと互換性のある合理化されたバージョンが導入されています。モデルの重みをエクスポートして Amazon Bedrock カスタムモデルのインポートユーザーは AWS 上でサーバーレス推論を実行し、Bedrock の統合 API と Guardrails などの高度なツールを活用して AI の説明責任とセキュリティを確保できます。特に、このように展開されたモデルは推論の量に基づいて課金されるため、モデルのコスト効率が大幅に向上します。たとえば、8B モデルには 2 つのモデル ユニットが必要ですが、70B モデルには 8 つのユニットが必要です。インポート プロセスには最大 30 分かかることがあり、コールド スタートの遅延は 10 秒です。
CPU でのリアルタイム推論: AWS Graviton と Amazon SageMaker の活用
量子化手法により、DeepSeek-R1 は GPU を必要とせずに CPU ベースのインスタンス上で効率的なリアルタイム推論を実行できます。このプロセスは、 LLama.cpp CPU 推論と互換性のあるフレームワーク。適切な量子化方法 (4 ビットまたは 5 ビットの量子化など) を選択することで、最高の速度と精度を実現できます。
AWS は、LMStudio や Unsloth などのコミュニティによってリリースされたモデルバージョンを含む、最適化されたオープンソースの定量バージョンを多数提供し、ユーザーが DeepSeek-R1 をより便利に導入できるように支援します。
GPU でのリアルタイム推論: Amazon SageMaker と Amazon Bedrock Marketplace
より高度な使用シナリオでは、AWSは以下もサポートしています。 Amazon SageMaker そして Amazon Bedrock マーケットプレイス DeepSeek-R1 モデルを GPU インスタンスにデプロイします。合格 ベッドロックマーケットプレイスユーザーはわずか数ステップで、671B パラメータの DeepSeek-R1 モデルをクラウド上に簡単に展開できます。推奨されるインスタンス構成は、大規模モデルの推論に適した p5e.48xlarge です。
AWS Trainium でのリアルタイム推論
AWS Trainium は、生成 AI ワークロード向けに特別に最適化された AI コンピューティング チップです。使用 AWS ニューロン SDKDeepSeek-R1 は、Trainium インスタンスで効率的な推論を実現できます。 Trainium は、vLLM などの一般的な推論最適化ライブラリをサポートしていますが、特に大規模な AI タスクに対して、より優れた推論効率と柔軟性を提供するために、引き続き最適化されています。
スケーリング推論機能: EKS 上の Ray と Amazon EKS 自動モード
推論インフラストラクチャの柔軟性と制御性を高めたい場合は、以下を選択できます。 Amazon EKS 自動モード または EKSのレイ DeepSeek-R1の推論機能を拡張します。これらの Kubernetes ツールは、AI ワークロードを柔軟に管理および拡張し、コンピューティング、ストレージ、ネットワークの管理を自動化するのに役立ちます。
Hugging Faceの展開と微調整
DeepSeek-R1が利用可能になりました 抱きしめる顔 これは AWS 上でリリースされ、AWS と緊密に統合されているため、開発者は AWS プラットフォーム上で DeepSeek モデルを簡単にデプロイし、微調整できます。合格 ハグフェイステキスト生成推論（TGI）開発者は、生成 AI アプリケーションをクラウドに迅速に展開し、Hugging Face の強力なコミュニティ サポートとリソースを活用できます。
微調整: Amazon SageMaker での効率的な微調整
DeepSeek-R1 は効率性に優れているため、微調整に最適です。 AWSは PyTorch FSDP そして QLoRa 人気のライブラリ Amazon SageMaker 効率的にオンザフライで微調整を実行し、特定のタスク要件を満たすようにモデルをカスタマイズします。
要約する
DeepSeek-R1 モデルは、AI 推論およびコンピューティングにおける優れたパフォーマンスにより、生成 AI の分野で広く注目を集めています。 AWSの強力なインフラストラクチャは、DeepSeek-R1に柔軟で低コストの導入と推論ソリューションを提供します。 アマゾンの岩盤 まだ Amazon SageMakerは、開発者がその潜在能力を最大限に引き出し、効率的な生成 AI アプリケーションを作成するのに役立ちます。
大規模な AI タスクを処理する必要があるユーザーには、DeepSeek-R1 の簡易バージョン (8B または 70B パラメータ モデルなど) から評価を開始し、実際のニーズに基づいて徐々により大きな 671B パラメータ モデルに拡張することをお勧めします。
