Når man implementerer DeepSeek-R1 på AWS GPU-forekomster, kan ydelsen variere baseret på flere faktorer, herunder den specifikke forekomsttype, region og modelstørrelse. Mens AWS ikke eksplicit oplyser, at visse regioner tilbyder bedre ydelse for DeepSeek-R1, er der overvejelser, der kan påvirke ydeevnen:
1. instanstyper og tilgængelighed: AWS giver en række GPU-aktiverede tilfælde på tværs af forskellige regioner. For DeepSeek-R1 anbefales forekomster som `ml.g5.2xlarge` til en god balance mellem ydeevne og omkostninger [2]. Tilgængeligheden af disse forekomsttyper kan variere efter region, så det er afgørende at vælge en region med konsekvent adgang til højtydende GPU-forekomster.
2. Netværk og latenstid: Regioner tættere på dine brugere eller datakilder kan reducere latenstid, hvilket er vigtigt for realtidsapplikationer. For eksempel, hvis din primære brugerbase er i USA, kan det være fordelagtigt at implementere regioner som 'US-East-1' eller 'US-WEST-2'.
3. ressourceudnyttelse og skalerbarhed: AWS -regioner med mere skalerbare ressourcer muliggør lettere implementering og skalering af GPU -forekomster. Dette er især vigtigt for modeller som DeepSeek-R1, som kræver betydelige beregningsressourcer.
4. Omkostninger og prisfastsættelse: Priser for AWS -tjenester, inklusive GPU -forekomster, kan variere lidt mellem regioner. At vælge en region, der tilbyder konkurrencedygtige priser, mens de imødekommer præstationsbehov, kan være omkostningseffektiv.
5. Hardware- og softwareoptimeringer: AWS opdaterer kontinuerligt sin infrastruktur, så regioner med nyere hardware kan muligvis tilbyde bedre ydelse til GPU-intensive opgaver. For eksempel kan regioner med adgang til de nyeste NVIDIA GPU'er eller optimerede softwarestacks forbedre ydelsen.
Med hensyn til specifikke regioner fremhæves 'US-East-1' ofte for sin robuste infrastruktur og bred tilgængelighed af forekomsttyper, inklusive dem, der er egnede til DeepSeek-R1 [3]. Imidlertid afhænger den bedste region til din implementering af dine specifikke behov, såsom nærhed til brugere, omkostningsovervejelser og tilgængeligheden af krævede ressourcer.
Til batch-inferensopgaver kan brug af CPU-baserede tilfælde som dem, der er drevet af AWS Graviton4 i regioner med omkostningseffektiv prisfastsættelse, give et godt prisudviklingsforhold [3]. Denne fremgangsmåde er især levedygtig til asynkrone anvendelsessager, hvor lav latenstid ikke er kritisk.
I sidste ende giver test af din specifikke DeepSeek-R1-implementering på tværs af forskellige regioner og forekomsttyper de mest nøjagtige oplysninger om, hvilken opsætning der tilbyder den bedste ydelse til din brugssag.
Citater:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
)
)
)
)
[6] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1iblms1/running_deepseek_r1_locally_is_not_possible/
)
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en