Рукоятное развертывание DeepSeek значительно влияет на эксплуатационные расходы, предлагая несколько экономических преимуществ. Вот ключевые факторы, влияющие на эти затраты:
1. Использование оборудования: DeepSeek предназначен для использования коммерческого готового (COTS) оборудования, которое снижает необходимость в дорогих специализированных графических процессорах. Этот подход сокращает расходы на инфраструктуру и демократизирует доступ к продвинутому ИИ для небольших предприятий [2]. Например, DeepSeek может быть оптимизирован для графических процессоров потребительского уровня, таких как RTX 3090, что устраняет необходимость в дорогостоящих кластерах AI [3].
2. Энергетическая эффективность: усовершенствованная оптимизация вывода Deepseek снижает потребление энергии на 30-50%, обеспечивая устойчивое решение искусственного интеллекта, которое соответствует корпоративным стратегиям контроля затрат [3]. Эта эффективность не только экономит на счетах за электроэнергию, но и продлевает срок службы оборудования.
3. Масштабируемость и автономия: локальное развертывание позволяет предприятиям масштабировать свои возможности ИИ, не полагаясь на поставщиков внешних облаков. Это позволяет избежать блокировки поставщиков и сохраняет стратегическую автономию, снижая долгосрочные эксплуатационные затраты, связанные с моделями облачных ценообразования [4].
4. Затраты на обработку токенов: DeepSeek предлагает значительное снижение затрат на обработку токенов, взимая только 0,10 долл. США на 1 миллион токенов по сравнению с 4,10 долл. США для традиционных моделей. Это представляет собой преимущество в 41x затрат, что делает принятие искусственного интеллекта более доступным и масштабируемым для предприятий [2].
5. Оптимизация ресурсов: архитектура DeepSeek Mix-Of Experts (MOE) сводит к минимуму вычислительные отходы путем активации только необходимых параметров для конкретных задач. Этот целевой подход снижает потребление ресурсов, что приводит к снижению затрат на энергию и увеличению продолжительности жизни оборудования [2].
6. Эффективность учебного процесса: обход контролируемой стадии Fine-Shot (SFS) и, используя прямой трубопровод от предварительной подготовки до подкрепления обучения от обратной связи человека (RLHF), DeepSeek снижает как время, так и вычислительные ресурсы, необходимые для разработки модели [2]. Этот оптимизированный процесс способствует снижению эксплуатационных затрат без ущерба для качества модели.
В целом, локальное развертывание DeepSeek предлагает экономически эффективное решение для искусственного интеллекта, которое повышает эффективность эксплуатации, сохраняя при этом высокую производительность, что делает его привлекательным вариантом для предприятий, стремящихся интегрировать ИИ в свои операции без затраты на непомерные затраты.
Цитаты:
[1] https://www.reddit.com/r/selfosted/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-explained/
[5] https://www.computterweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-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-what-happens