A DeepSeek helyszíni telepítése jelentősen befolyásolja az operatív költségeket azáltal, hogy számos költségmegtakarítási előnyt kínál. Itt vannak a kulcsfontosságú tényezők, amelyek befolyásolják ezeket a költségeket:
1. Hardverhasználat: A DeepSeek célja, hogy kihasználja a kereskedelmi polcon kívüli (COTS) hardvereket, ami csökkenti a drága, speciális GPU-k szükségességét. Ez a megközelítés csökkenti az infrastrukturális költségeket és demokratizálja a hozzáférést az Advanced AI -hez a kisebb vállalkozások számára [2]. Például a DeepSeek optimalizálható a fogyasztói minőségű GPU-khoz, mint például az RTX 3090, kiküszöbölve a költséges AI klaszterek szükségességét [3].
2. energiahatékonyság: A DeepSeek fejlett következtetései optimalizálása 30% -ról 50% -ra csökkenti az energiafogyasztást, így fenntartható AI-megoldást kínál, amely megfelel a vállalati költségkontroll stratégiákhoz [3]. Ez a hatékonyság nemcsak megtakarítja a villamosenergia -számlákat, hanem meghosszabbítja a hardver élettartamát is.
3. Skálázhatóság és autonómia: A helyszíni telepítés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy méretezzék AI-képességeiket anélkül, hogy a külső felhőszolgáltatókra támaszkodnának. Ez elkerüli az eladó beépítését és fenntartja a stratégiai autonómiát, csökkentve a felhőárazási modellekhez kapcsolódó hosszú távú működési költségeket [4].
4. Token feldolgozási költségek: A DeepSeek jelentősen csökkenti a token -feldolgozási költségeket, mindössze 0,10 dollárt számítva 1 millió tokennel, szemben a hagyományos modellek 4,10 dollárjával. Ez egy 41x -es költség -előnyt jelent, ami az AI elfogadhatóbbá és skálázhatóbbá teszi a vállalkozásokat [2].
5. Erőforrás-optimalizálás: A DeepSeek szakemberek keveréke (MOE) architektúrája minimalizálja a számítási hulladékot, csak az egyes feladatokhoz szükséges paraméterek aktiválásával. Ez a megcélzott megközelítés csökkenti az erőforrás -fogyasztást, ami alacsonyabb energiaköltségeket és meghosszabbított hardver élettartamot eredményez [2].
6. Képzési folyamat hatékonysága: A felügyelt finom (SFS) szakasz megkerülésével és egy közvetlen csővezeték használatával az előzményt az emberi visszacsatolásból (RLHF) a megerősítés tanulásáig, a MEBSEEK csökkenti mind az időt, mind a modellfejlesztéshez szükséges számítási erőforrásokat [2]. Ez az egyszerűsített folyamat hozzájárul az alacsonyabb működési költségekhez anélkül, hogy veszélyeztetné a modell minőségét.
Összességében a DeepSeek helyszíni telepítése költséghatékony AI-megoldást kínál, amely javítja a működési hatékonyságot, miközben megőrzi a nagy teljesítményt, és vonzó lehetőséget kínál azok számára, akik az AI-t integrálják műveleteikbe anélkül, hogy tiltási költségeket okoznának.
Idézetek:
[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-explained/
[5] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deployments
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386760
[7] https://teamgpt.com/blog/deepseek-pricing/
[8] https://www.chinatalk.media/p/deepseek-what-it-d-d-what-happens