Het runnen van deepseek on-premise omvat verschillende factoren die van invloed zijn op de kosten van het energieverbruik. Hier is een gedetailleerde uitsplitsing van deze factoren en hoe ze bijdragen aan de algemene energiekosten:
1. Energie-efficiëntie van Deepseek-hardware: Deepseek staat bekend om zijn energie-efficiënte systemen, die aanzienlijk minder vermogen verbruiken in vergelijking met andere AI-providers. Deepseek -servers gebruiken bijvoorbeeld ongeveer 1,2 kWh voor intensieve workloads, terwijl vergelijkbare systemen tot 1,8 kWh kunnen gebruiken [1]. Deze efficiëntie kan leiden tot aanzienlijke besparingen in energiekosten, vooral voor datacenters die continu werken.
2. Schaalbaarheid en modulair ontwerp: de schaalbare infrastructuur van Deepseek stelt bedrijven in staat om te beginnen met kleinere setups en uit te breiden als dat nodig is. Deze modulaire aanpak helpt bij het voorkomen van onnodige investeringen vooraf in hardware, die ook het algemene energieverbruik kunnen verminderen door ervoor te zorgen dat alleen noodzakelijke componenten worden aangedreven [1]. Bovendien kan het vermogen om individuele componenten zoals GPU's te upgraden in plaats van het vervangen van volledige systemen verder het energieverbruik en de kosten verder verminderen.
3. Geoptimaliseerde inferentie en training: Deepseek's architectuur, die een mix van experts (MOE) raamwerk en multi-head latente aandacht (MLA) omvat, optimaliseert de computationele prestaties terwijl het stroomverbruik wordt verminderd [6]. Deze optimalisatie is cruciaal voor het handhaven van hoge prestaties, terwijl het energieverbruik tijdens zowel training- als inferentiefasen wordt geminimaliseerd.
4. Hardwarevereisten: het uitvoeren van DeepSeek-modellen vereist belangrijke computationele bronnen, waaronder high-end GPU's en substantiële RAM. Een opstelling met een dubbele EPYC CPU en 384 GB RAM kan bijvoorbeeld bepaalde versies van Deepseek uitvoeren zonder een GPU, maar krachtigere modellen zoals de Deepseek-R1 vereisen aanzienlijke GPU-kracht [8] [9]. De kosten van AI-versnellingshardware voor Deepseek-R1 kunnen ongeveer $ 250.000 bedragen, en het uitvoeren van dergelijke modellen die on-premise worden uitgevoerd, zullen aanzienlijke energie verbruiken [9].
5. Vergelijking met cloudservices: terwijl het uitvoeren van Deepseek On-premise volledige controle over gegevens biedt en op de lange termijn kosteneffectief kan zijn, kan het gebruik van cloudservices zoals Azure een alternatief bieden met potentieel lagere kosten vooraf. Cloudservices maken echter lopende operationele kosten, inclusief energiekosten die indirect zijn doorgegeven via servicekosten [9].
6. Reductie van energieverbruik: de energie-efficiëntie van Deepseek kan het stroomverbruik met 50% tot 75% verminderen in vergelijking met concurrenten, wat met name gunstig is voor grootschalige implementaties [4]. Deze efficiëntie verlaagt niet alleen de operationele kosten, maar draagt ook bij aan een duurzamere AI -oplossing.
Samenvattend kan het runnen van deepseek on-premise kosteneffectief zijn vanwege zijn energie-efficiënte ontwerp en schaalbare infrastructuur, de initiële investering in hardware en voortdurende energiekosten aanzienlijk. De keuze tussen de implementatie op on-premise en cloudservices hangt af van specifieke organisatorische behoeften, inclusief gegevensbeveiliging, schaalbaarheidseisen en budgetbeperkingen.
Citaten:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-dan-other-ai-providers/
[2] https://www.oneClickitSolution.com/CenterOfexCellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[3] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1i9zv0u/deepseek_r1_webui_energy_costs/
[4] https://www.rinnovabili.net/business/markets/deepseeks-energy-consumption-ais-75-power-cut/
[5] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-premise-de implementaties