En este artículo explicamos cómo implementar el modelo DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B aprovechando los contenedores AWS DLC optimizados para vLLM en Amazon EKS. Estos contenedores específicos para inferencia permiten desplegar un motor open source potente con menos complejidad operacional, manteniendo rendimiento y eficiencia de costes en entornos produccionales.

Por qué usar contenedores AWS DLC para vLLM en EKS: los DLC vienen preconfigurados con bibliotecas y dependencias necesarias para modelos a gran escala, lo que reduce el trabajo de integración y acelera el tiempo hasta producción. Al orquestar estos contenedores en Amazon EKS se obtiene elasticidad, control de versiones y la capacidad de escalar tanto en CPU como en GPU para cargas de inferencia intensivas.

Arquitectura recomendada: clúster EKS con grupos de nodos GPU gestionados o Karpenter para escalado dinámico, imágenes AWS DLC vLLM desplegadas en Deployments o StatefulSets según necesidad, almacenamiento en S3 para artefactos y cachés de modelo, y balanceo de tráfico con AWS Load Balancer. Es importante instalar el plugin NVIDIA device plugin y configurar IAM Roles for Service Accounts para permisos finos.

Pasos prácticos resumidos: provisionar el clúster EKS con nodos GPU adecuados, subir pesos del modelo a S3, seleccionar la imagen DLC vLLM correspondiente al framework, crear manifiestos Kubernetes con recursos y límites GPU, montar volúmenes para caché y logs, y establecer políticas de autoscaling basadas en métricas de latencia y utilización. Para reducción de costes conviene combinar instancias On-Demand con Spot y aplicar técnicas como quantization y batching en el motor vLLM.

Buenas prácticas operativas: monitorizar con Prometheus y CloudWatch métricas de inferencia, latencia y consumo GPU; asegurar el tránsito y almacenamiento de modelos con IAM, KMS y Network Policies; probar versiones reducidas del modelo para validar pipelines de CI/CD; y aplicar controles de acceso y auditoría para entornos con datos sensibles, integrando nuestro expertise en ciberseguridad y pentesting.

Beneficios clave: despliegues más rápidos gracias a imágenes optimizadas, menor complejidad de dependencias, mejor utilización de GPU, latencias de respuesta reducidas y coste por inferencia optimizado. Esta combinación resulta ideal para casos de uso como asistentes conversacionales empresariales, agentes IA especializados y procesamiento de lenguaje a escala.

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