Środkowe wdrożenie Deepseek znacząco wpływa na koszty operacyjne, oferując kilka zalet oszczędzania kosztów. Oto kluczowe czynniki wpływające na te koszty:
1. Wykorzystanie sprzętu: Deepseek jest zaprojektowany do wykorzystania komercyjnego sprzętu do gotowych (COTS), co zmniejsza potrzebę drogich, wyspecjalizowanych procesorów graficznych. Takie podejście obniża koszty infrastruktury i demokratyzuje dostęp do zaawansowanej sztucznej inteligencji dla mniejszych przedsiębiorstw [2]. Na przykład DeepSeek można zoptymalizować pod kątem GPU klasy konsumenckiej, takiej jak RTX 3090, eliminując potrzebę kosztownych klastrów AI [3].
2. Efektywność energetyczna: Zaawansowana optymalizacja wnioskowania Deepseek zmniejsza zużycie energii o 30% do 50%, zapewniając zrównoważone rozwiązanie AI, które jest zgodne z korporacyjnymi strategiami kontroli kosztów [3]. Ta wydajność nie tylko oszczędza rachunki za energię elektryczną, ale także przedłuża żywotność sprzętu.
3. Skalowalność i autonomia: wdrożenie lokalne pozwala przedsiębiorstwom skalować swoje możliwości AI bez polegania na zewnętrznych dostawcach chmury. Unika to blokady dostawcy i utrzymuje strategiczną autonomię, zmniejszając długoterminowe koszty operacyjne związane z modelami cen w chmurze [4].
4. Koszty przetwarzania tokenów: Deepseek oferuje znaczne obniżenie kosztów przetwarzania tokenów, naliczając tylko 0,10 USD za 1 milion tokenów w porównaniu do 4,10 USD za tradycyjne modele. Stanowi to przewagę kosztową 41x, dzięki czemu adopcja AI jest bardziej dostępna i skalowalna dla firm [2].
5. Optymalizacja zasobów: Architektura Mieszanki Experts Deepseek (MOE) minimalizuje odpady obliczeniowe poprzez aktywację tylko niezbędnych parametrów dla określonych zadań. To ukierunkowane podejście zmniejsza zużycie zasobów, co prowadzi do niższych kosztów energii i przedłużonej żywotności sprzętu [2].
6. Skuteczność procesu szkoleniowego: omijając etap nadzorowanego drobnego strzału (SFS) i stosując bezpośrednie rurociąg od pretracjonowania do uczenia się wzmocnienia na podstawie ludzkich informacji zwrotnych (RLHF), Deepseek skraca zarówno czas, jak i zasoby obliczeniowe wymagane do rozwoju modelu [2]. Ten usprawniony proces przyczynia się do niższych kosztów operacyjnych bez uszczerbku dla jakości modelu.
Ogólnie rzecz biorąc, lokalne wdrożenie DeepSeek oferuje opłacalne rozwiązanie AI, które zwiększa wydajność operacyjną przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności, co czyni go atrakcyjną opcją dla przedsiębiorstw starających się zintegrować sztuczną inteligencję z ich operacjami bez ponoszenia kosztów zakazowych.
Cytaty:
[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-implatations/
[3] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-onpremise
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[5] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deploy
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386760
[7] https://team-gpt.com/blog/deepseek-pling/
[8] https://www.chinatalk.media/p/deepseek-what-it-means-and-what-happens