AWS GPUインスタンスにDeepSeek-R1を展開する場合、パフォーマンスは、特定のインスタンスタイプ、領域、モデルサイズなど、いくつかの要因に基づいて異なる場合があります。 AWSは、特定の地域がDeepSeek-R1により良いパフォーマンスを提供することを明示的に述べていませんが、パフォーマンスに影響を与える可能性のある考慮事項があります。
1.インスタンスの種類と可用性：AWSは、さまざまな地域でさまざまなGPU対応インスタンスを提供します。 DeepSeek-R1の場合、パフォーマンスとコストのバランスが良いため、「ML.G5.2XLARGE」のようなインスタンスが推奨されます[2]。これらのインスタンスタイプの可用性は地域によって異なる場合があるため、高性能GPUインスタンスに一貫したアクセスを持つ地域を選択することが重要です。
2。ネットワークとレイテンシ：ユーザーまたはデータソースに近い地域は、リアルタイムアプリケーションにとって重要です。たとえば、主要なユーザーベースが米国にいる場合、「US-East-1」や「US-West-2」などの地域に展開することが有益かもしれません。
3。リソースの使用率とスケーラビリティ：よりスケーラブルなリソースを備えたAWS領域により、展開とGPUインスタンスのスケーリングが容易になります。これは、重要な計算リソースを必要とするDeepSeek-R1などのモデルにとって特に重要です。
4。コストと価格設定：GPUインスタンスを含むAWSサービスの価格設定は、地域間でわずかに異なる場合があります。競争力のある価格設定を提供する地域を選択することは、パフォーマンスのニーズを満たしている間に費用対効果が高い場合があります。
5。ハードウェアとソフトウェアの最適化：AWSはそのインフラストラクチャを継続的に更新するため、新しいハードウェアを備えた地域では、GPU集約型タスクのパフォーマンスが向上する可能性があります。たとえば、最新のNVIDIA GPUまたは最適化されたソフトウェアスタックにアクセスできる地域は、パフォーマンスを向上させることができます。
特定の地域に関しては、「US-EAST-1」は、DeepSeek-R1に適したものを含む、その堅牢なインフラストラクチャとインスタンスタイプの幅広い可用性について強調されることがよくあります[3]。ただし、展開に最適な地域は、ユーザーへの近接性、コストに関する考慮事項、必要なリソースの可用性など、特定のニーズに依存します。
バッチ推論タスクの場合、費用対効果の高い価格設定を備えた領域でAWS Graviton4を搭載しているようなCPUベースのインスタンスを使用すると、優れた価格パフォーマンス比を提供できます[3]。このアプローチは、低遅延が重要ではない非同期ユースケースで特に実行可能です。
最終的に、さまざまな地域とインスタンスタイプで特定のDeepSeek-R1の展開をテストすると、どのセットアップがユースケースに最適なパフォーマンスを提供するかについての最も正確な情報を提供します。
引用：
[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-inference-container/
[3] https://community.aws/content/2rhji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/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-distill-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-an-an-an-an-c2-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-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en