隨著生成式AI 技術的快速發展,如何有效率、低成本地部署和運行這些強大的模型成為了企業和開發者面臨的重要挑戰。DeepSeek-R1,作為一款突破性的生成式AI 基礎模型,不僅具備強大的推理能力,在性能和資源使用方面也表現出色。借助 Amazon Web Services(AWS) 的強大雲端平台,使用者可以透過靈活的部署方式,無縫整合DeepSeek-R1,為各種產業的AI 應用提供支援。本文將詳細介紹如何在AWS 上有效運用DeepSeek-R1 模型,協助您在生成式AI 領域取得更大突破。
DeepSeek-R1 簡介
DeepSeek-R1 是一種先進的生成式AI 模型,它透過將強化學習與混合專家架構結合,提供高效的推理和處理能力,且成本低廉。該模型不僅能在資源消耗上保持低調,還能保留強大的數學和程式設計能力,非常適合需要高效運算的場景。
本文將深入探討如何在AWS 環境中有效利用DeepSeek-R1 模型變體,借助全球AWS 專家的資源和實際程式碼範例來實現最佳應用。
無伺服器推理:使用Amazon Bedrock Custom Model Import
DeepSeek-R1 推出了與Llama Grouped Query Attention(GQA)架構相容的精簡版本,包括8B 和70B 參數模型(DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 和DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B)。透過導出模型權重並使用 Amazon Bedrock Custom Model Import,使用者可以在AWS 上進行無伺服器推理,並且可以利用Bedrock 的統一API 和先進工具(如Guardrails)來確保AI 的責任性和安全性。特別是,透過這種方式部署的模型將以推理量計費,模型的成本效益顯著。例如,8B 模型需要2 個模型單元,而70B 模型則需要8 個單元。導入過程最多需要30 分鐘,且冷啟動延遲為10 秒。
在CPU 上進行即時推理:利用AWS Graviton 和Amazon SageMaker
透過量化方法,DeepSeek-R1 可以無需GPU,在基於CPU 的實例上進行高效的即時推理。此過程支援使用如 LLama.cpp 的框架來相容CPU 推理。透過選擇適合的量化方式(例如4 位或5 位量化),可以獲得最佳的速度和準確度。
AWS 提供了眾多優化後的開源量化版本,包括來自LMStudio 和Unsloth 等社群發布的模型版本,幫助使用者更方便部署DeepSeek-R1。
GPU 上的即時推理:Amazon SageMaker 和Amazon Bedrock Marketplace
對於更高端的使用場景,AWS 還支援透過 Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock Marketplace 在GPU 實例上進行DeepSeek-R1 模型的部署。透過 Bedrock Marketplace,使用者可以輕鬆地在雲端部署671B 參數的DeepSeek-R1 模型,僅需幾步操作即可完成。建議的實例配置如p5e.48xlarge,適用於大規模模型推理。
AWS Trainium 上的即時推理
AWS Trainium 是專為生成式AI 工作負載最佳化的AI 運算晶片。使用 AWS Neuron SDK,DeepSeek-R1 可以在Trainium 實例上實現高效推理。儘管支援一些流行的推理優化庫,如vLLM,但Trainium 仍在不斷優化,以提供更好的推理效率和靈活性,特別是對於大規模AI 任務。
擴展推理能力:Ray on EKS 和Amazon EKS Auto Mode
如果您希望在推理基礎架構上獲得更大的靈活性和控制權,可以選擇 Amazon EKS Auto Mode 或使用 Ray on EKS 來擴展DeepSeek-R1 的推理能力。這些Kubernetes 工具可以幫助您靈活管理和擴展AI 工作負載,自動化運算、儲存和網路的管理。
Hugging Face 部署與微調
DeepSeek-R1 已在 Hugging Face 上發布,並與AWS 深度集成,使開發者能夠在AWS 平台上方便地部署和微調DeepSeek 模型。透過 Hugging Face Text Generation Inference(TGI),開發者可以快速將其生成式AI 應用程式部署到雲端,並利用Hugging Face 強大的社群支援和資源。
微調:在Amazon SageMaker 上進行高效能微調
由於DeepSeek-R1 的高效性,它是進行微調的理想選擇。 AWS 提供瞭如 PyTorch FSDP 和 QLoRa 等流行庫,幫助用戶在 Amazon SageMaker 上高效執行微調,客製化模型以滿足特定的任務需求。
总结
DeepSeek-R1 模型憑藉其在AI 推理和計算上的出色性能,已經在生成式AI 領域引發了廣泛關注。 AWS 的強大基礎架構為DeepSeek-R1 提供了靈活、低成本的部署和推理方案,無論是透過 Amazon Bedrock 還是 Amazon SageMaker,都能幫助開發者充分發揮潛力,創造高效的生成式AI 應用。
對於需要處理大規模AI 任務的用戶,建議從DeepSeek-R1 精簡版(如8B 或70B 參數模型)開始評估,根據實際需求逐步擴展到更大規模的671B 參數模型。