Lors du déploiement de Deepseek-R1 sur les instances GPU AWS, les performances peuvent varier en fonction de plusieurs facteurs, notamment le type d'instance spécifique, la région et la taille du modèle. Alors que AWS ne déclare pas explicitement que certaines régions offrent de meilleures performances pour Deepseek-R1, il existe des considérations qui peuvent influencer les performances:
1. Types d'instances et disponibilité: AWS fournit une variété d'instances compatibles GPU dans différentes régions. Pour Deepseek-R1, des instances telles que `ml.g5.2xlarge` sont recommandées pour un bon équilibre de performances et de coûts [2]. La disponibilité de ces types d'instances peut varier selon la région, donc le choix d'une région avec un accès cohérent à des instances de GPU haute performance est crucial.
2. Réseau et latence: les régions plus proches de vos utilisateurs ou sources de données peuvent réduire la latence, ce qui est important pour les applications en temps réel. Par exemple, si votre base d'utilisateurs principale se trouve aux États-Unis, le déploiement de régions comme «US-East-1» ou «US-West-2» pourrait être bénéfique.
3. Utilisation et évolutivité des ressources: les régions AWS avec des ressources plus évolutives permettent un déploiement et une mise à l'échelle plus faciles des instances GPU. Ceci est particulièrement important pour des modèles comme Deepseek-R1, qui nécessitent des ressources informatiques importantes.
4. Coût et prix: les prix des services AWS, y compris les instances GPU, peuvent varier légèrement entre les régions. Le choix d'une région qui offre des prix compétitifs tout en répondant aux besoins de performance peut être rentable.
5. Optimisations matérielles et logiciels: AWS met en continu son infrastructure, de sorte que les régions avec du matériel plus récent pourraient offrir de meilleures performances pour les tâches à forte intensité de GPU. Par exemple, les régions ayant accès aux derniers GPU NVIDIA ou à des piles de logiciels optimisées peuvent améliorer les performances.
En termes de régions spécifiques, «US-East-1» est souvent mis en évidence pour son infrastructure robuste et sa large disponibilité des types d'instructions, y compris celles adaptées à Deepseek-R1 [3]. Cependant, la meilleure région de votre déploiement dépendra de vos besoins spécifiques, tels que la proximité avec les utilisateurs, les considérations de coûts et la disponibilité des ressources requises.
Pour les tâches d'inférence par lots, l'utilisation d'instances basées sur le processeur comme celles alimentées par AWS Graviton4 dans les régions avec une tarification rentable peut fournir un bon rapport prix-performance [3]. Cette approche est particulièrement viable pour les cas d'utilisation asynchrones où une faible latence n'est pas critique.
En fin de compte, le test de votre déploiement spécifique Deepseek-R1 dans différentes régions et types d'instructions fournira les informations les plus précises sur la configuration offre les meilleures performances pour votre cas d'utilisation.
Citations:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqekz32oozn7am5lngex/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_posible/
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-tep-guide-to--deepseek-r1-on-vagon-nud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en