Kun asennat Deepseek-R1: n AWS GPU -tapahtumiin, suorituskyky voi vaihdella useiden tekijöiden, mukaan lukien erityinen ilmentymätyyppi, alue ja mallin koko. Vaikka AWS ei nimenomaisesti todeta, että tietyt alueet tarjoavat parempaa suorituskykyä Deepseek-R1: lle, on näkökohtia, jotka voivat vaikuttaa suorituskykyyn:
1. Esimerkkityypit ja saatavuus: AWS tarjoaa erilaisia GPU-yhteensopivia esiintymiä eri alueilla. Deepseek-R1: lle suositellaan tapauksia, kuten `ml.g5.2xlarge`, hyvän suorituskyvyn ja kustannusten tasapainoon [2]. Näiden esiintymätyyppien saatavuus voi vaihdella alueittain, joten alueen valitseminen, jolla on jatkuvaa pääsyä korkean suorituskyvyn GPU-ilmentymiin, on ratkaisevan tärkeä.
2. Verkko ja viive: Alueet lähempänä käyttäjiä tai tietolähteitäsi voivat vähentää viivettä, mikä on tärkeää reaaliaikaisissa sovelluksissa. Esimerkiksi, jos ensisijainen käyttäjäkunta on Yhdysvalloissa, asennus alueilla, kuten `Us-East-1` tai` Us-West-2`, voi olla hyödyllistä.
3. Resurssien käyttö ja skaalautuvuus: AWS -alueet, joilla on skaalautuvammat resurssit, mahdollistavat GPU -tapausten helpomman käyttöönoton ja skaalaamisen. Tämä on erityisen tärkeää malleille, kuten Deepseek-R1, jotka vaativat merkittäviä laskennallisia resursseja.
4. Kustannukset ja hinnoittelu: AWS -palveluiden, mukaan lukien GPU -tapaukset, hinnoittelu voi vaihdella hiukan alueiden välillä. Alueen valitseminen, joka tarjoaa kilpailukykyistä hinnoittelua suorituskykytarpeiden täyttämisen aikana, voi olla kustannustehokasta.
5. Laitteisto- ja ohjelmistooptimoinnit: AWS päivittää jatkuvasti infrastruktuuriaan, joten uudemmat laitteistot voivat tarjota paremman suorituskyvyn GPU-intensiivisille tehtäville. Esimerkiksi alueet, joilla on pääsy uusimpiin NVIDIA GPU: iin tai optimoituihin ohjelmistopinoihin, voivat parantaa suorituskykyä.
Erityisten alueiden kannalta "Yhdysvaltain ja East-1" korostetaan usein sen voimakkaasta infrastruktuurista ja esimerkkityypeistä, mukaan lukien DeepSek-R1: lle sopivat [3]. Käyttöönottosi paras alue riippuu kuitenkin erityistarpeistasi, kuten käyttäjien läheisyydestä, kustannusnäkökohdista ja vaadittavien resurssien saatavuudesta.
Eräpäivien tehtävissä käyttämällä CPU-pohjaisia tapauksia, kuten AWS Graviton4: n virrankäyttöisiä alueilla, joilla on kustannustehokas hinnoittelu, voi tarjota hyvän hintasuoritussuhteen [3]. Tämä lähestymistapa on erityisen elinkelpoinen asynkronisissa käyttötapauksissa, joissa alhainen viive ei ole kriittinen.
Viime kädessä Deepseek-R1-käyttöönoton testaaminen eri alueiden ja ilmentymätyyppien välillä tarjoaa tarkimmat tiedot siitä, mikä asennus tarjoaa parhaan suorituskyvyn käyttötapauksellesi.
Viittaukset:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-distied-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
.
.
.
.
.
.