Ao implantar Deepseek-R1 nas instâncias da AWS GPU, o desempenho pode variar com base em vários fatores, incluindo o tipo de instância específico, a região e o tamanho do modelo. Embora a AWS não afirme explicitamente que certas regiões oferecem melhor desempenho para o Deepseek-R1, há considerações que podem influenciar o desempenho:
1. Tipos de instância e disponibilidade: a AWS fornece uma variedade de instâncias habilitadas para GPU em diferentes regiões. Para Deepseek-R1, instâncias como `ml.g5.2xlarge` são recomendadas para um bom equilíbrio entre desempenho e custo [2]. A disponibilidade desses tipos de instância pode variar de acordo com a região; portanto, escolher uma região com acesso consistente a instâncias de GPU de alto desempenho é crucial.
2. Rede e latência: as regiões mais próximas de seus usuários ou fontes de dados podem reduzir a latência, o que é importante para aplicativos em tempo real. Por exemplo, se sua base de usuários principal estiver nos EUA, a implantação em regiões como 'EUA-East-1` ou `US-West-2` pode ser benéfica.
3. Utilização e escalabilidade de recursos: as regiões da AWS com recursos mais escaláveis permitem uma implantação e escala mais fáceis de instâncias da GPU. Isso é particularmente importante para modelos como Deepseek-R1, que requerem recursos computacionais significativos.
4. Custo e preço: os preços dos serviços da AWS, incluindo instâncias da GPU, podem variar um pouco entre as regiões. A escolha de uma região que oferece preços competitivos ao atender às necessidades de desempenho pode ser econômica.
5. Otimizações de hardware e software: a AWS atualiza continuamente sua infraestrutura; portanto, as regiões com hardware mais recente podem oferecer um melhor desempenho para tarefas intensivas em GPU. Por exemplo, regiões com acesso às mais recentes GPUs NVIDIA ou pilhas de software otimizadas podem melhorar o desempenho.
Em termos de regiões específicas, `US-East-1` é frequentemente destacado por sua infraestrutura robusta e ampla disponibilidade de tipos de instância, incluindo aqueles adequados para Deepseek-R1 [3]. No entanto, a melhor região para sua implantação dependerá de suas necessidades específicas, como proximidade com os usuários, considerações de custo e a disponibilidade dos recursos necessários.
Para tarefas de inferência em lote, o uso de instâncias baseadas na CPU, como as alimentadas pela AWS Graviton4, em regiões com preços econômicos, pode fornecer uma boa taxa de preço-desempenho [3]. Essa abordagem é particularmente viável para casos de uso assíncronos em que a baixa latência não é crítica.
Por fim, testar sua implantação específica do DeepSeek-R1 em diferentes regiões e tipos de instância fornecerá as informações mais precisas sobre qual configuração oferece o melhor desempenho para o seu caso de uso.
Citações:
[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-for-batch infere-on-aws-graviton4?nang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with--igging--tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-ofinstalling-deepseek-on-an-aws-ec2-stance?lang=en
[6] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1Iblms1/running_deepseek_r1_locally_is_not_possible/
[7] https://vagon.io/blog/a-tep-by-tep-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en