Deepseeks On-Premise-Bereitstellung wirkt sich erheblich auf die Betriebskosten aus, indem es mehrere kostensparende Vorteile bietet. Hier sind die Schlüsselfaktoren, die diese Kosten beeinflussen:
1. Hardware-Nutzung: Deepseek ist so konzipiert, dass sie kommerzielle Hardware (Off-the-Shelf-Hardware) nutzen, wodurch der Bedarf an teuren, spezialisierten GPUs reduziert wird. Dieser Ansatz senkt die Ausgaben der Infrastruktur und demokratisiert den Zugang zu fortgeschrittener KI für kleinere Unternehmen [2]. Zum Beispiel kann Deepseek für GPUs der Verbraucher wie dem RTX 3090 optimiert werden, wodurch die Notwendigkeit teurer KI-Cluster beseitigt wird [3].
2. Energieeffizienz: Die fortschrittliche Inferenzoptimierung von Deepseek verringert den Energieverbrauch um 30% bis 50% und bietet eine nachhaltige KI-Lösung, die mit den korporativen Kostenkontrollstrategien übereinstimmt [3]. Diese Effizienz spart nicht nur Stromrechnungen, sondern erweitert auch die Lebensdauer der Hardware.
3. Skalierbarkeit und Autonomie: On-Premise-Bereitstellung ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Funktionen zu skalieren, ohne sich auf externe Cloud-Anbieter zu verlassen. Dies vermeidet die Anbietersperrung und behält die strategische Autonomie bei, wodurch langfristige Betriebskosten im Zusammenhang mit Cloud-Preismodellen reduziert werden [4].
4. Token -Verarbeitungskosten: Deepseek bietet eine erhebliche Reduzierung der Token -Verarbeitungskosten und berechnet nur 0,10 USD pro 1 Million Token im Vergleich zu 4,10 USD für herkömmliche Modelle. Dies ist ein 41 -facher Kostenvorteil, wodurch die KI -Einführung für Unternehmen zugänglicher und skalierbarer wird [2].
5. Ressourcenoptimierung: Die MEE-Architektur von Deepseeks Mischung (Experten) minimiert Rechenabfälle, indem nur die erforderlichen Parameter für bestimmte Aufgaben aktiviert werden. Dieser gezielte Ansatz reduziert den Ressourcenverbrauch und führt zu niedrigeren Energiekosten und einer verlängerten Hardware -Lebensdauer [2].
6. Effizienz des Schulungsprozesses: Durch die Umgehung des SFS-Stadiums (Overvised Fine-Shot) und die Verwendung einer direkten Pipeline von der Vorbereitung bis zur Verstärkung des menschlichen Feedbacks (RLHF) reduziert Deepseek sowohl Zeit- als auch Rechenressourcen, die für die Modellentwicklung erforderlich sind [2]. Dieser optimierte Prozess trägt zu niedrigeren Betriebskosten bei, ohne die Modellqualität zu beeinträchtigen.
Insgesamt bietet Deepseeks On-Premise-Bereitstellung eine kostengünstige KI-Lösung, die die betriebliche Effizienz verbessert und gleichzeitig eine hohe Leistung aufrechterhält. Damit ist es eine attraktive Option für Unternehmen, die AI in ihre Operationen integrieren möchten, ohne unerschwingliche Kosten zu entstehen.
Zitate:
[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-erprise-implications/
[3] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-erprise-on-premise
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[5] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challengeles-for-premise-ployments
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386760
[7] https://team-gpt.com/blog/deepseek-pricing/
[8] https://www.chinatalk.media/p/deepseek-what-itmeans-and-what-happens