Quando si distribuisce DeepSeek-R1 su istanze GPU AWS, le prestazioni possono variare in base a diversi fattori, tra cui il tipo di istanza, la regione e la dimensione del modello specifiche. Mentre AWS non afferma esplicitamente che alcune regioni offrono prestazioni migliori per DeepSeek-R1, ci sono considerazioni che possono influenzare le prestazioni:
1. Tipi di istanza e disponibilità: AWS fornisce una varietà di istanze abilitate alla GPU in diverse regioni. Per DeepSeek-R1, sono raccomandate istanze come `ml.g5.2xlarge` per un buon equilibrio tra prestazioni e costi [2]. La disponibilità di questi tipi di istanza può variare in base alla regione, quindi è cruciale scegliere una regione con accesso costante alle istanze GPU ad alte prestazioni.
2. Rete e latenza: le regioni più vicine ai tuoi utenti o fonti di dati possono ridurre la latenza, il che è importante per le applicazioni in tempo reale. Ad esempio, se la tua base di utenti primaria è negli Stati Uniti, distribuire in regioni come "US-East-1` o` US-West-2` potrebbe essere utile.
3. Utilizzo delle risorse e scalabilità: le regioni AWS con risorse più scalabili consentono una distribuzione e il ridimensionamento più facili delle istanze GPU. Ciò è particolarmente importante per modelli come DeepSeek-R1, che richiedono risorse computazionali significative.
4. Costo e prezzi: i prezzi per i servizi AWS, comprese le istanze GPU, possono variare leggermente tra le regioni. Scegliere una regione che offre prezzi competitivi mentre le esigenze di performance delle prestazioni possono essere convenienti.
5. Ottimizzazioni hardware e software: AWS aggiorna continuamente la sua infrastruttura, quindi le regioni con hardware più recenti potrebbero offrire prestazioni migliori per le attività ad alta intensità di GPU. Ad esempio, le regioni con accesso alle ultime GPU NVIDIA o stack software ottimizzati possono migliorare le prestazioni.
In termini di regioni specifiche, `US-East-1` è spesso evidenziato per la sua robusta infrastruttura e l'ampia disponibilità di tipi di istanza, compresi quelli adatti per DeepSeek-R1 [3]. Tuttavia, la migliore regione per la distribuzione dipenderà dalle tue esigenze specifiche, come la vicinanza agli utenti, le considerazioni sui costi e la disponibilità delle risorse richieste.
Per le attività di inferenza batch, l'uso di istanze basate sulla CPU come quelle alimentate da AWS Graviton4 nelle regioni con prezzi economici possono fornire un buon rapporto di prestazione prezzi [3]. Questo approccio è particolarmente praticabile per i casi d'uso asincroni in cui la bassa latenza non è critica.
In definitiva, testare la tua distribuzione specifica di DeepSeek-R1 in diverse regioni e tipi di istanza fornirà le informazioni più accurate su quali configurazioni offrono le migliori prestazioni per il caso d'uso.
Citazioni:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-rim-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-distill-llama-70b-for-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-dtisiltelled-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-aws-aws-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-pep-be-pep-guide-to-running-deepseek-c1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2SeuhqlpyifswCkzmx585jckn/deploying-deepseek-14b-on-amazon-ec2?lang=en