DeepSeek-distribusjonen på stedet påvirker driftskostnadene betydelig ved å tilby flere kostnadsbesparende fordeler. Her er de viktigste faktorene som påvirker disse kostnadene:
1. Maskinvareutnyttelse: DeepSeek er designet for å utnytte kommersiell maskinvare utenfor hylla (COTS), noe som reduserer behovet for dyre, spesialiserte GPU-er. Denne tilnærmingen reduserer infrastrukturutgiftene og demokratiserer tilgangen til avansert AI for mindre foretak [2]. For eksempel kan Deepseek optimaliseres for GPU-er som RTX 3090, og eliminere behovet for kostbare AI-klynger [3].
2. Energieffektivitet: DeepSeeks avanserte inferensoptimalisering reduserer energiforbruket med 30% til 50%, og gir en bærekraftig AI-løsning som samsvarer med bedriftens kostnadskontrollstrategier [3]. Denne effektiviteten sparer ikke bare på strømregninger, men utvider også levetiden til maskinvare.
3. Skalerbarhet og autonomi: Distribusjon på stedet lar bedrifter skalere sine AI-evner uten å stole på eksterne skyleverandører. Dette unngår leverandørlås og opprettholder strategisk autonomi, og reduserer langsiktige driftskostnader forbundet med skyprisingsmodeller [4].
4. Token -behandlingskostnader: DeepSeek tilbyr en betydelig reduksjon i tokenbehandlingskostnader, og belaster bare $ 0,10 per 1 million symboler sammenlignet med $ 4,10 for tradisjonelle modeller. Dette representerer en 41x kostnadsfordel, noe som gjør AI -adopsjonen mer tilgjengelig og skalerbar for bedrifter [2].
5. Ressursoptimalisering: DeepSeeks blanding-av-ekspert (MOE) arkitektur minimerer beregningsavfall ved å aktivere bare nødvendige parametere for spesifikke oppgaver. Denne målrettede tilnærmingen reduserer ressursforbruket, noe som fører til lavere energikostnader og utvidede maskinvare levetid [2].
6. Treningsprosesseffektivitet: Ved å omgå det veiledede fine-shot (SFS) stadiet og bruke en direkte rørledning fra pretraining til forsterkningslæring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF), reduserer DeepSeek både tid og beregningsressurser som kreves for modellutvikling [2]. Denne strømlinjeformede prosessen bidrar til lavere driftskostnader uten at det går ut over modellkvaliteten.
Totalt sett tilbyr DeepSeek-distribusjonen på stedet en kostnadseffektiv AI-løsning som forbedrer driftseffektiviteten og samtidig opprettholder høy ytelse, noe som gjør det til et attraktivt alternativ for bedrifter som søker å integrere AI i driften uten å pådra seg uoverkommelige kostnader.
Sitasjoner:
[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-nerprise-implications/
[3] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-nerprise-on-pmise
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[5] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-pmise-deployments
[6] https://www.byteplus.com/no/topic/386760
[7] https://team-gpt.com/blog/deepseek-pricing/
[8] https://www.chinatalk.media/p/deepseek-what-it-means-and-what-happens