Når du distribuerer DeepSeek-R1 på AWS GPU-forekomster, kan ytelsen variere basert på flere faktorer, inkludert den spesifikke forekomsttypen, regionen og modellstørrelsen. Selv om AWS ikke eksplisitt oppgir at visse regioner gir bedre ytelse for DeepSeek-R1, er det hensyn som kan påvirke ytelsen:
1. Forekomsttyper og tilgjengelighet: AWS gir en rekke GPU-aktiverte forekomster i forskjellige regioner. For DeepSeek-R1 anbefales forekomster som `ML.G5.2xLarge` for en god balanse mellom ytelse og kostnader [2]. Tilgjengeligheten av disse forekomsttypene kan variere etter region, så det er avgjørende å velge en region med jevn tilgang til GPU-forekomster med høy ytelse.
2. Nettverk og latens: Regioner nærmere brukerne eller datakildene dine kan redusere latens, noe som er viktig for sanntidsapplikasjoner. For eksempel, hvis din primære brukerbase er i USA, kan det være gunstig å distribuere i regioner som `US-East-1` eller 'US-West-2`.
3. Ressursutnyttelse og skalerbarhet: AWS -regioner med mer skalerbare ressurser gir enklere distribusjon og skalering av GPU -forekomster. Dette er spesielt viktig for modeller som DeepSeek-R1, som krever betydelige beregningsressurser.
4. Kostnad og priser: Priser for AWS -tjenester, inkludert GPU -forekomster, kan variere litt mellom regionene. Å velge en region som tilbyr konkurransedyktige priser mens du oppfyller ytelsesbehov kan være kostnadseffektivt.
5. Maskinvare- og programvareoptimaliseringer: AWS oppdaterer kontinuerlig infrastruktur, slik at regioner med nyere maskinvare kan gi bedre ytelse for GPU-intensive oppgaver. For eksempel kan regioner med tilgang til de nyeste NVIDIA GPU -er eller optimaliserte programvarestabler forbedre ytelsen.
Når det gjelder spesifikke regioner, blir `US-East-1` ofte fremhevet for sin robuste infrastruktur og bred tilgjengelighet av forekomsttyper, inkludert de som er egnet for DeepSeek-R1 [3]. Imidlertid vil den beste regionen for distribusjonen din avhenge av dine spesifikke behov, for eksempel nærhet til brukere, kostnadshensyn og tilgjengeligheten av nødvendige ressurser.
For batch inferensoppgaver kan bruk av CPU-baserte forekomster som de som er drevet av AWS Graviton4 i regioner med kostnadseffektiv priser gi et godt pris-ytelsesgrad [3]. Denne tilnærmingen er spesielt levedyktig for tilfeller av asynkrone bruk der lav latens ikke er kritisk.
Til syvende og sist vil testing av din spesifikke DeepSeek-R1-distribusjon på tvers av forskjellige regioner og forekomsttyper gi den mest nøyaktige informasjonen om hvilket oppsett som gir den beste ytelsen for din brukssak.
Sitasjoner:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1iB5f3tjsfpadpxs/deploying-edseek-r1-distill-lama-70b-for-batch-inferen-on-aws-gravon4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-depseek-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-depeSeek-r1-on-vagon-cloud-Desktops
[8] https://community.aws/content/2Seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-depseek-r1-14b-on-azon-ec2?lang=en