Όταν αναπτύσσεται το DeepSeeek-R1 σε περιπτώσεις AWS GPU, η απόδοση μπορεί να ποικίλει ανάλογα με τους διάφορους παράγοντες, συμπεριλαμβανομένου του συγκεκριμένου τύπου στιγμιότυπου, της περιοχής και του μεγέθους του μοντέλου. Ενώ η AWS δεν δηλώνει ρητά ότι ορισμένες περιοχές προσφέρουν καλύτερες επιδόσεις για το Deepseek-R1, υπάρχουν σκέψεις που μπορούν να επηρεάσουν την απόδοση:
1. Τύποι και διαθεσιμότητα στιγμής: Το AWS παρέχει μια ποικιλία περιπτώσεων με δυνατότητα GPU σε διάφορες περιοχές. Για το Deepseek-R1, συνιστώνται περιπτώσεις όπως το `ml.g5.2xlarge` για μια καλή ισορροπία απόδοσης και κόστους [2]. Η διαθεσιμότητα αυτών των τύπων περιπτώσεων μπορεί να ποικίλει ανάλογα με την περιοχή, οπότε η επιλογή μιας περιοχής με συνεπή πρόσβαση σε περιπτώσεις υψηλής απόδοσης GPU είναι ζωτικής σημασίας.
2. Δίκτυο και καθυστέρηση: Περιφέρειες πιο κοντά στους χρήστες ή τις πηγές δεδομένων σας μπορούν να μειώσουν την καθυστέρηση, η οποία είναι σημαντική για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, εάν η κύρια βάση χρηστών σας βρίσκεται στις Η.Π.Α., η ανάπτυξη σε περιοχές όπως το `us-east-1` ή το`-west-2` μπορεί να είναι επωφελές.
3. Χρήση πόρων και επεκτασιμότητα: Οι περιοχές AWS με πιο κλιμακωτούς πόρους επιτρέπουν την ευκολότερη ανάπτυξη και την κλιμάκωση των περιπτώσεων GPU. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για μοντέλα όπως το Deepseek-R1, τα οποία απαιτούν σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους.
4. Κόστος και τιμολόγηση: Η τιμολόγηση για τις υπηρεσίες AWS, συμπεριλαμβανομένων των περιπτώσεων GPU, μπορεί να ποικίλει ελαφρώς μεταξύ των περιοχών. Η επιλογή μιας περιοχής που προσφέρει ανταγωνιστική τιμολόγηση ενώ η ικανοποίηση των αναγκών απόδοσης μπορεί να είναι οικονομικά αποδοτική.
5. Βελτιστοποιήσεις υλικού και λογισμικού: Η AWS ενημερώνει συνεχώς την υποδομή του, έτσι ώστε οι περιοχές με νεότερο υλικό να προσφέρουν καλύτερες επιδόσεις για εργασίες έντασης GPU. Για παράδειγμα, οι περιοχές με πρόσβαση στις τελευταίες NVIDIA GPU ή βελτιστοποιημένες στοίβες λογισμικού μπορούν να βελτιώσουν την απόδοση.
Όσον αφορά τις συγκεκριμένες περιοχές, το `us-east-1` συχνά επισημαίνεται για την ισχυρή υποδομή και την ευρεία διαθεσιμότητα των τύπων στιγμιότυπων, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που είναι κατάλληλοι για το Deepseek-R1 [3]. Ωστόσο, η καλύτερη περιοχή για την ανάπτυξή σας θα εξαρτηθεί από τις συγκεκριμένες ανάγκες σας, όπως η εγγύτητα με τους χρήστες, οι εκτιμήσεις κόστους και η διαθεσιμότητα των απαιτούμενων πόρων.
Για εργασίες συμπερασμάτων παρτίδας, χρησιμοποιώντας περιπτώσεις που βασίζονται σε CPU, όπως αυτές που τροφοδοτούνται από το AWS Graviton4 σε περιοχές με οικονομικά αποδοτική τιμολόγηση, μπορούν να προσφέρουν μια καλή αναλογία τιμών-απόδοσης [3]. Αυτή η προσέγγιση είναι ιδιαίτερα βιώσιμη για περιπτώσεις ασύγχρονης χρήσης όπου η χαμηλή λανθάνουσα κατάσταση δεν είναι κρίσιμη.
Τελικά, η δοκιμή της συγκεκριμένης ανάπτυξης Deepseek-R1 σε διάφορες περιοχές και τύπους στιγμιότυπων θα παρέχει τις πιο ακριβείς πληροφορίες σχετικά με το ποια ρύθμιση προσφέρει την καλύτερη απόδοση για την περίπτωση χρήσης σας.
Αναφορές:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-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-distilled-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-deepseek-r1-on-bagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en