AWS GPU 인스턴스에 DeepSeek-R1을 배포 할 때 성능은 특정 인스턴스 유형, 지역 및 모델 크기를 포함한 여러 요소에 따라 다를 수 있습니다. AWS는 특정 지역이 DeepSeek-R1에 더 나은 성능을 제공한다고 명시 적으로 명시하지 않지만 성능에 영향을 줄 수있는 고려 사항이 있습니다.
1. 인스턴스 유형 및 가용성 : AWS는 다양한 지역에서 다양한 GPU 지원 인스턴스를 제공합니다. DeepSeek-R1의 경우 성능과 비용의 균형을 유지하기 위해`ml.g5.2xlarge`와 같은 인스턴스가 권장됩니다 [2]. 이러한 인스턴스 유형의 가용성은 지역마다 다를 수 있으므로 고성능 GPU 인스턴스에 일관된 액세스 권한이있는 영역을 선택하는 것이 중요합니다.
2. 네트워크 및 대기 시간 : 사용자 또는 데이터 소스에 가까운 지역은 대기 시간을 줄일 수 있으며 이는 실시간 응용 프로그램에 중요합니다. 예를 들어, 1 차 사용자 기반이 미국에있는 경우`useeast-1` 또는`us-west-2`와 같은 지역에 배치하는 것이 유리할 수 있습니다.
3. 자원 활용 및 확장 성 : 확장 가능한 리소스가있는 AWS 영역을 통해 GPU 인스턴스의 배포 및 스케일링을 더 쉽게 할 수 있습니다. 이것은 상당한 계산 자원이 필요한 DeepSeek-R1과 같은 모델에 특히 중요합니다.
4. 비용 및 가격 : GPU 인스턴스를 포함한 AWS 서비스 가격은 지역마다 약간 달라질 수 있습니다. 성능 요구를 충족하는 동안 경쟁력있는 가격을 제공하는 지역을 선택하는 것은 비용 효율적 일 수 있습니다.
5. 하드웨어 및 소프트웨어 최적화 : AWS는 인프라를 지속적으로 업데이트하므로 최신 하드웨어가있는 지역은 GPU 집약적 인 작업에 더 나은 성능을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 최신 NVIDIA GPU 또는 최적화 된 소프트웨어 스택에 액세스 할 수있는 지역은 성능을 향상시킬 수 있습니다.
특정 지역의 관점에서, 'US-East-1'은 종종 DeepSeek-R1에 적합한 것들을 포함하여 강력한 인프라와 인스턴스 유형의 광범위한 가용성으로 강조됩니다 [3]. 그러나 배포에 가장 적합한 지역은 사용자와의 근접성, 비용 고려 사항 및 필요한 리소스의 가용성과 같은 특정 요구에 따라 다릅니다.
배치 추론 작업의 경우 비용 효율적인 가격을 가진 지역에서 AWS Graviton4에 의해 구동되는 인스턴스와 같은 CPU 기반 인스턴스를 사용하면 가격이 좋은 비율을 제공 할 수 있습니다 [3]. 이 접근법은 낮은 대기 시간이 중요하지 않은 비동기 사용 사례에 특히 실용적입니다.
궁극적으로 다양한 지역 및 인스턴스 유형에 걸쳐 특정 DeepSeek-R1 배포를 테스트하면 사용 사례에 가장 적합한 성능을 제공하는 설정에 대한 가장 정확한 정보를 제공합니다.
인용 :
[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-batch-inference-on-aws-graveiton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-models-with-hugging-face-tgi-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-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en