Bei der Bereitstellung von Deepseek-R1 in AWS-GPU-Instanzen kann die Leistung aufgrund mehrerer Faktoren variieren, einschließlich der spezifischen Instanztyp, Region und Modellgröße. Während AWS nicht ausdrücklich angibt, dass bestimmte Regionen für Deepseek-R1 eine bessere Leistung bieten, gibt es Überlegungen, die die Leistung beeinflussen können:
1. Instanztypen und Verfügbarkeit: AWS bietet eine Vielzahl von GPU-fähigen Instanzen in verschiedenen Regionen. Für Deepseek-R1 werden Fälle wie "ML.G5.2XLARGE" für ein gutes Leistungsbilanz und die Kosten empfohlen [2]. Die Verfügbarkeit dieser Instanztypen kann je nach Region variieren. Die Auswahl einer Region mit konsistenten Zugriff auf Hochleistungs-GPU-Instanzen ist daher von entscheidender Bedeutung.
2. Netzwerk und Latenz: Regionen näher an Ihre Benutzer oder Datenquellen können die Latenz verringern, was für Echtzeitanwendungen wichtig ist. Wenn sich Ihre primäre Benutzerbasis beispielsweise in den USA befindet, kann die Bereitstellung in Regionen wie "US-East-1" oder "US-West-2`" von Vorteil sein.
A. Dies ist besonders wichtig für Modelle wie Deepseek-R1, die erhebliche Rechenressourcen erfordern.
4. Kosten und Preisgestaltung: Die Preisgestaltung für AWS -Dienste, einschließlich GPU -Instanzen, kann zwischen den Regionen geringfügig variieren. Die Auswahl einer Region, die wettbewerbsfähige Preisgestaltung anbietet und gleichzeitig die Leistungsanforderungen entspricht, kann kostengünstig sein.
5. Hardware- und Software-Optimierungen: AWS aktualisiert kontinuierlich die Infrastruktur, sodass Regionen mit neuer Hardware möglicherweise eine bessere Leistung für GPU-intensive Aufgaben bieten. Beispielsweise können Regionen mit Zugriff auf die neuesten NVIDIA -GPUs oder optimierten Software -Stapel die Leistung verbessern.
In Bezug auf bestimmte Regionen wird "US-East-1" häufig für seine robuste Infrastruktur und die breite Verfügbarkeit von Instanztypen hervorgehoben, einschließlich solcher, die für Deepseek-R1 geeignet sind [3]. Die beste Region für Ihre Bereitstellung hängt jedoch von Ihren spezifischen Anforderungen ab, z. B. der Nähe zu Benutzern, Kostenüberlegungen und der Verfügbarkeit der erforderlichen Ressourcen.
Bei Batch-Inferenzaufgaben kann die Verwendung von CPU-basierten Instanzen wie die von AWS Graviton4 in Regionen mit kostengünstigen Preisgestaltung ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bieten [3]. Dieser Ansatz ist besonders für asynchrone Anwendungsfälle realisierbar, in denen eine geringe Latenz nicht kritisch ist.
Das Testen Ihrer spezifischen Deepseek-R1-Bereitstellung in verschiedenen Regionen und Instanztypen liefert letztendlich die genauesten Informationen darüber, welche Setup die beste Leistung für Ihren Anwendungsfall bietet.
Zitate:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-for-batch-inference-on --aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-in-installing-leepseek-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-t-running-teepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuHqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-yepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en