Podczas wdrażania DeepSeek-R1 w instancjach GPU AWS wydajność może się różnić w zależności od kilku czynników, w tym określonego rodzaju instancji, regionu i wielkości modelu. Chociaż AWS nie stwierdza wyraźnie, że niektóre regiony oferują lepszą wydajność dla Deepseek-R1, istnieją względy, które mogą wpływać na wydajność:
1. Rodzaje instancji i dostępność: AWS zapewnia różnorodne instancje obsługujące GPU w różnych regionach. W przypadku DeepSeek-R1 zalecane są przypadki takie jak `ml.g5.2xlarge` dla dobrej równowagi wydajności i kosztów [2]. Dostępność tych typów instancji może się różnić w zależności od regionu, więc wybór regionu o spójnym dostępie do instancji GPU o wysokiej wydajności jest kluczowa.
2. Sieć i opóźnienie: regiony bliższe użytkownikom lub źródła danych mogą zmniejszyć opóźnienie, co jest ważne dla aplikacji w czasie rzeczywistym. Na przykład, jeśli podstawową bazą użytkowników znajduje się w USA, wdrażanie w regionach takich jak „US-East-1` lub„ US-West-2 ”może być korzystne.
3. Wykorzystanie i skalowalność zasobów: regiony AWS o bardziej skalowalnych zasobach pozwalają na łatwiejsze wdrażanie i skalowanie instancji GPU. Jest to szczególnie ważne w przypadku modeli takich jak Deepseek-R1, które wymagają znacznych zasobów obliczeniowych.
4. Koszt i ceny: Ceny dla usług AWS, w tym instancje GPU, mogą się nieznacznie różnić w zależności od regionów. Wybór regionu, który oferuje konkurencyjne ceny, podczas gdy zaspokojenie potrzeb wyników może być opłacalne.
5. Optymalizacje sprzętu i oprogramowania: AWS stale aktualizuje swoją infrastrukturę, dzięki czemu regiony z nowszym sprzętem mogą oferować lepszą wydajność zadań wymagających przez GPU. Na przykład regiony z dostępem do najnowszych procesorów graficznych NVIDIA lub zoptymalizowanych stosów oprogramowania mogą poprawić wydajność.
Jeśli chodzi o określone regiony, „us-east-1` jest często wyróżniany ze względu na solidną infrastrukturę i szeroką dostępność typów instancji, w tym te odpowiednie dla DeepSeek-R1 [3]. Jednak najlepszy region wdrożenia będzie zależeć od twoich konkretnych potrzeb, takich jak bliskość użytkowników, względy kosztów i dostępność wymaganych zasobów.
W przypadku zadań dotyczących wnioskowania partii, przy użyciu instancji opartych na procesora, takich jak te zasilane przez AWS Graviton4 w regionach o opłacalnych cenach, może zapewnić dobry stosunek ceny [3]. Takie podejście jest szczególnie opłacalne w przypadku asynchronicznych przypadków użycia, w których niskie opóźnienie nie jest krytyczne.
Ostatecznie testowanie konkretnego wdrożenia DeepSeek-R1 w różnych regionach i typach instancji zapewni najdokładniejsze informacje o tym, która konfiguracja oferuje najlepszą wydajność dla twojego przypadku użycia.
Cytaty:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nem-licroService/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-distilledels-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-llama-70b-for-batch-berference-on-aws-gaviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-serels-with-hugging-face-tgi-on-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-vagon-bagon-broud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en