Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Jak ovlivňuje provozní náklady na nasazení Deepseeka na nasazení


Jak ovlivňuje provozní náklady na nasazení Deepseeka na nasazení


Deepseek nasazení na místě významně ovlivňuje provozní náklady tím, že nabízí několik výhod pro úsporu nákladů. Zde jsou klíčové faktory ovlivňující tyto náklady:

1. Využití hardwaru: DeepSeek je navržen tak, aby využil komerční hardware pro komerční off-the-shelf (COT), který snižuje potřebu drahých, specializovaných GPU. Tento přístup sníží výdaje na infrastrukturu a demokratizuje přístup k pokročilému AI pro menší podniky [2]. Například DeepSeek může být optimalizován pro GPU pro spotřebitele, jako je RTX 3090, což eliminuje potřebu nákladných klastrů AI [3].

2. Energetická účinnost: Pokročilá optimalizace inferencí Deepseek snižuje spotřebu energie o 30% na 50% a poskytuje udržitelné řešení AI, které je v souladu se strategiemi kontroly nákladů [3]. Tato účinnost nejen šetří účty za elektřinu, ale také prodlužuje životnost hardwaru.

3. škálovatelnost a autonomie: Nasazení on-premise umožňuje podnikům škálovat své schopnosti AI, aniž by se spoléhaly na externí poskytovatele cloudu. Tím se zabrání uzamčení dodavatele a udržuje strategickou autonomii a snižuje dlouhodobé provozní náklady spojené s modely cloudových cen [4].

4. Náklady na zpracování tokenů: DeepSeek nabízí významné snížení nákladů na zpracování tokenů a účtuje pouze 0,10 USD za 1 milion tokenů ve srovnání s 4,10 USD pro tradiční modely. To představuje výhodu 41x nákladů, díky čemuž je adopce AI přístupnější a škálovatelnější pro podniky [2].

5. Optimalizace zdrojů: Architektura DeepSeekovy směs expertů (MOE) minimalizuje výpočetní odpad aktivací pouze nezbytných parametrů pro konkrétní úkoly. Tento cílený přístup snižuje spotřebu zdrojů, což vede k nižším nákladům na energii a prodloužené životnosti hardwaru [2].

6. Efektivita tréninkového procesu: Okopnutím fáze pod dohledem jemného výstřelu (SFS) a využitím přímého potrubí od předběžného posílení učení z lidské zpětné vazby (RLHF) snižuje časové i výpočetní zdroje potřebné pro vývoj modelu [2]. Tento zjednodušený proces přispívá k nižším provozním nákladům bez ohrožení kvality modelu.

Celkově nabízí nasazení DeepSeek na trh a nabízí nákladově efektivní řešení AI, které zvyšuje provozní efektivitu při zachování vysokého výkonu, což z něj činí atraktivní možnost pro podniky, které se snaží integrovat AI do svých operací, aniž by vznikly prohibitivní náklady.

Citace:
[1] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ibl5wr/how_much_money_would_i_need_to_run_r1_deepseek/
[2] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implications/
[3] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explaided/
[5] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-premise-deployments
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386760
[7] https://team-gpt.com/blog/deepseek-pricing/
[8] https://www.chinatalk.media/p/deepseek-what-it-means-and-whathappens