Bij het implementeren van Deepseek-R1 op AWS GPU-instanties, kunnen de prestaties variëren op basis van verschillende factoren, waaronder het specifieke instantietype, de regio en de modelgrootte. Hoewel AWS niet expliciet verklaart dat bepaalde regio's betere prestaties bieden voor Deepseek-R1, zijn er overwegingen die de prestaties kunnen beïnvloeden:
1. In instantietypen en beschikbaarheid: AWS biedt een verscheidenheid aan instanties met GPU-compatibele in verschillende regio's. Voor Deepseek-R1 worden instanties zoals `ml.g5.2xlarge` aanbevolen voor een goede prestatiebalans en kosten [2]. De beschikbaarheid van deze instantietypen kan per regio variëren, dus het kiezen van een regio met consistente toegang tot krachtige GPU-instanties is cruciaal.
2. Netwerk en latentie: regio's dichter bij uw gebruikers of gegevensbronnen kunnen de latentie verminderen, wat belangrijk is voor realtime applicaties. Als uw primaire gebruikersbestand bijvoorbeeld in de VS is, kan het implementeren in regio's zoals `US-East-1` of` US-West-2` nuttig zijn.
3. Resource -gebruik en schaalbaarheid: AWS -regio's met meer schaalbare bronnen zorgen voor eenvoudiger implementatie en schaling van GPU -instanties. Dit is met name belangrijk voor modellen zoals Deepseek-R1, die aanzienlijke rekenbronnen vereisen.
4. Kosten en prijzen: prijzen voor AWS -diensten, inclusief GPU -instanties, kunnen enigszins variëren tussen regio's. Het kiezen van een regio die concurrerende prijzen biedt terwijl voldoet aan prestatiebehoeften kan kosteneffectief zijn.
5. Hardware- en software-optimalisaties: AWS werkt continu zijn infrastructuur bij, dus regio's met nieuwere hardware kunnen betere prestaties bieden voor GPU-intensieve taken. Regio's met toegang tot de nieuwste NVIDIA GPU's of geoptimaliseerde softwarestacks kunnen bijvoorbeeld de prestaties verbeteren.
In termen van specifieke regio's wordt `US-East-1` vaak benadrukt vanwege zijn robuuste infrastructuur en brede beschikbaarheid van instantietypen, inclusief die geschikt voor Deepseek-R1 [3]. De beste regio voor uw implementatie is echter afhankelijk van uw specifieke behoeften, zoals de nabijheid van gebruikers, kostenoverwegingen en de beschikbaarheid van vereiste middelen.
Voor batch-inferentietaken kan het gebruik van op CPU gebaseerde instanties zoals die aangedreven door AWS Graviton4 in regio's met kosteneffectieve prijzen een goede prijs-prestatieverhouding bieden [3]. Deze benadering is met name levensvatbaar voor asynchrone use cases waarbij lage latentie niet kritisch is.
Uiteindelijk zal het testen van uw specifieke DeepSeek-R1-implementatie in verschillende regio's en instantietypen de meest nauwkeurige informatie bieden over welke setup de beste prestaties voor uw use case biedt.
Citaten:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inferentie-ontainer/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-fatch-in- en aws-aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-AMazon-Sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-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-running-deepeek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jckgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en