En este artículo explicamos cómo desplegar el modelo DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B utilizando los contenedores especializados de aprendizaje profundo de AWS DLCs para vLLMs sobre Amazon EKS, y cómo estos contenedores diseñados específicamente simplifican la puesta en producción de este potente motor de inferencia open source.
La propuesta consiste en combinar contenedores preparados para vLLM con la orquestación de EKS para resolver las complejidades de la infraestructura necesarias para desplegar LLMs, manteniendo al mismo tiempo rendimiento y eficiencia de costes. Al usar DLCs optimizados se reduce el tiempo de integración, se facilita la gestión de dependencias y se aprovechan optimizaciones para GPU, inferencia y streaming de prompts.
Arquitectura y pasos clave: preparar un clúster Amazon EKS con nodos GPU, configurar almacenamiento persistente y redes, desplegar el contenedor DLC con la imagen del modelo DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, y aplicar estrategias de escalado horizontal y gestión de recursos para asegurar latencias predecibles. También es importante considerar técnicas complementarias como distillation, quantización y batching de peticiones para maximizar la relación coste-rendimiento.
Beneficios prácticos: escalabilidad automática para cargas variables, aislamiento mediante contenedores para seguridad y control, reducción del coste total de propiedad gracias a optimizaciones en inferencia y capacidad de integración con pipelines de datos empresariales y servicios cloud.
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