عند نشر DeepSeek-R1 على مثيلات GPU AWS ، يمكن أن يختلف الأداء بناءً على عدة عوامل ، بما في ذلك نوع المثيل المحدد والمنطقة وحجم النموذج. على الرغم من أن AWS لا تنص صراحة على أن بعض المناطق توفر أداء أفضل لـ Deepseek-R1 ، إلا أن هناك اعتبارات يمكن أن تؤثر على الأداء:
1. أنواع المثيلات والتوافر: توفر AWS مجموعة متنوعة من الحالات التي تدعم GPU عبر مناطق مختلفة. بالنسبة إلى Deepseek-R1 ، يوصى بحالات مثل `ml.g5.2xlarge` للحصول على توازن جيد بين الأداء والتكلفة [2]. يمكن أن يختلف توفر أنواع المثيلات هذه حسب المنطقة ، لذا فإن اختيار منطقة مع وصول ثابت إلى مثيلات GPU عالية الأداء أمر بالغ الأهمية.
2. الشبكة والكمون: يمكن للمناطق القريبة من المستخدمين أو مصادر البيانات تقليل الكمون ، وهو أمر مهم للتطبيقات في الوقت الفعلي. على سبيل المثال ، إذا كانت قاعدة المستخدمين الأساسيين في الولايات المتحدة ، فقد يكون النشر في مناطق مثل "US-East-1" أو "US-West-2" مفيدًا.
3. استخدام الموارد وقابلية التوسع: تسمح مناطق AWS ذات الموارد القابلة للتطوير بشكل أسهل في النشر وتوسيع حالات GPU. هذا مهم بشكل خاص لنماذج مثل Deepseek-R1 ، والتي تتطلب موارد حسابية كبيرة.
4. التكلفة والتسعير: يمكن أن تختلف تسعير خدمات AWS ، بما في ذلك مثيلات GPU ، بين المناطق. يمكن أن يكون اختيار منطقة توفر أسعارًا تنافسية أثناء تلبية احتياجات الأداء فعالة من حيث التكلفة.
5. تحسينات الأجهزة والبرامج: تقوم AWS باستمرار بتحديث بنيتها التحتية ، لذلك قد توفر المناطق ذات الأجهزة الأحدث أداءً أفضل للمهام المكثفة في GPU. على سبيل المثال ، يمكن للمناطق التي لديها إمكانية الوصول إلى أحدث وحدات معالجة الرسومات NVIDIA أو مداخن البرامج المحسنة تعزيز الأداء.
فيما يتعلق بمناطق محددة ، يتم تسليط الضوء على `us-east-1` غالبًا للبنية التحتية القوية والتوافر الواسع لأنواع المثيلات ، بما في ذلك تلك المناسبة لـ Deepseek-R1 [3]. ومع ذلك ، فإن أفضل منطقة لنشرك تعتمد على احتياجاتك المحددة ، مثل القرب من المستخدمين ، واعتبارات التكلفة ، وتوافر الموارد المطلوبة.
بالنسبة لمهام الاستدلال الدُفعات ، يمكن أن يوفر استخدام مثيلات قائمة على وحدة المعالجة المركزية مثل تلك التي تعمل بها AWS Graviton4 في المناطق ذات الأسعار الفعالة من حيث التكلفة نسبة أداء جيدة للأسعار [3]. هذا النهج قابل للتطبيق بشكل خاص لحالات الاستخدام غير المتزامن حيث يكون الكمون المنخفض أمرًا بالغ الأهمية.
في نهاية المطاف ، سيوفر اختبار DeepSeek-R1 الخاص بك في مختلف المناطق وأنواع المثيلات المعلومات الأكثر دقة حول الإعداد الذي يوفر أفضل أداء لحالة الاستخدام الخاصة بك.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-us-a-large-model-inference-container/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-llama-70b-for-batch-in-on-aws-graviton4؟lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeeekz32oozn7ammlngex/benefits-of-installing-deek-on-an-aws-ec2-instance؟lang=en
[6]
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2؟lang=en