Při nasazení DeepSeek-R1 v instancích GPU AWS se výkon může lišit v závislosti na několika faktorech, včetně konkrétního typu instance, oblasti a velikosti modelu. Přestože AWS výslovně neuvádí, že některé regiony nabízejí lepší výkon pro DeepSeek-R1, existují úvahy, které mohou ovlivnit výkon:
1.. Typy instancí a dostupnost: AWS poskytuje celou řadu instancí podporovaných GPU v různých regionech. Pro DeepSeek-R1 se doporučují instance jako `ML.G5.2XLARGE` pro dobrou rovnováhu s výkonem a náklady [2]. Dostupnost těchto typů instancí se může lišit podle regionu, takže výběr regionu s konzistentním přístupem k vysoce výkonným instancím GPU je zásadní.
2. Síť a latence: Regiony blíže vašim uživatelům nebo zdrojům dat mohou snížit latence, což je důležité pro aplikace v reálném čase. Například, pokud je vaše primární uživatelská základna v USA, může být prospěšné nasazení v regionech jako „US-East-1“ nebo „US-West-2“.
3. Využití zdrojů a škálovatelnost: AWS oblasti s škálovatelnějšími zdroji umožňují snadnější nasazení a škálování instancí GPU. To je zvláště důležité pro modely, jako je DeepSeek-R1, které vyžadují významné výpočetní zdroje.
4. Náklady a ceny: Ceny za služby AWS, včetně instancí GPU, se mohou mezi regiony mírně lišit. Výběr regionu, který nabízí konkurenční ceny při plnění potřeb výkonu, může být nákladově efektivní.
5. Optimalizace hardwaru a softwaru: AWS neustále aktualizuje svou infrastrukturu, takže regiony s novějším hardwarem by mohly nabídnout lepší výkon pro úkoly náročné na GPU. Například regiony s přístupem k nejnovějším GPU NVIDIA nebo optimalizované softwarové zásobníky mohou zvýšit výkon.
Pokud jde o konkrétní regiony, je „US-East-1“ často zdůrazňován svou robustní infrastrukturou a širokou dostupností typů instancí, včetně těch, které jsou vhodné pro DeepSeek-R1 [3]. Nejlepší region pro vaše nasazení však bude záviset na vašich konkrétních potřebách, jako je blízkost uživatelů, úvahy o nákladech a dostupnost požadovaných zdrojů.
Pro dávkové inferenční úkoly může využívání instancí založených na CPU, jako jsou ty, které jsou poháněny AWS Graviton4 v regionech s nákladově efektivními cenami, poskytnout dobrý poměr ceny a výkonu [3]. Tento přístup je obzvláště životaschopný pro případy asynchronního použití, kde nízká latence není kritická.
Nakonec testování vašeho konkrétního nasazení DeepSeek-R1 v různých regionech a typech instancí poskytne nejpřesnější informace o tom, které nastavení nabízí nejlepší výkon pro váš případ použití.
Citace:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek--nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-container/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deeepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-in-aaws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7AM5LNGEX/Benefits-of-nstalling-deepseek-on-aws-ec2-instance?lang=en
[6] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1iblms1/running_deepseek_r1_locally_is_not_possible/
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to--deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckkzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en