При развертывании DeepSeek-R1 в экземплярах GPU AWS производительность может варьироваться в зависимости от нескольких факторов, включая конкретный тип экземпляра, региона и размер модели. Хотя AWS явно не заявляет, что определенные регионы предлагают лучшую производительность для DeepSeek-R1, существуют соображения, которые могут влиять на производительность:
1. Типы экземпляров и доступность: AWS предоставляет множество экземпляров с поддержкой графических процессоров в разных регионах. Для DeepSeek-R1, такие случаи, как `ml.g5.2xlarge`, рекомендуются для хорошего баланса производительности и стоимости [2]. Доступность этих типов экземпляров может варьироваться в зависимости от региона, поэтому выбор региона с постоянным доступом к высокопроизводительным экземплярам GPU, имеет решающее значение.
2. Сеть и задержка: регионы, ближе к вашим пользователям или источникам данных, могут сократить задержку, что важно для приложений в реальном времени. Например, если ваша основная пользовательская база находится в США, развертывание в таких регионах, как «US-EAST-1» или «US-WEST-2», может быть полезным.
3. Использование ресурсов и масштабируемость: регионы AWS с более масштабируемыми ресурсами позволяют облегчить развертывание и масштабирование экземпляров GPU. Это особенно важно для таких моделей, как DeepSeek-R1, которые требуют значительных вычислительных ресурсов.
4. Стоимость и цены: ценообразование на услуги AWS, включая экземпляры графических процессоров, могут немного различаться между регионами. Выбор региона, который предлагает конкурентоспособные цены, в то время как удовлетворение потребностей в производительности может быть рентабельным.
5. Оптимизация аппаратного и программного обеспечения: AWS постоянно обновляет свою инфраструктуру, поэтому регионы с новым оборудованием могут обеспечить лучшую производительность для задач, интенсивной графической деятельности. Например, регионы, имеющие доступ к новейшим графическим процессорам NVIDIA или оптимизированным программным стеком, могут повысить производительность.
С точки зрения конкретных регионов, «US-EAST-1` часто подчеркивается своей надежной инфраструктурой и широкой доступностью типов экземпляров, включая тех, кто подходит для DeepSeek-R1 [3]. Тем не менее, лучший регион для вашего развертывания будет зависеть от ваших конкретных потребностей, таких как близость к пользователям, соображения затрат и доступность необходимых ресурсов.
Для пакетных задач вывода, использование экземпляров на основе процессоров, таких как экземпляры AWS Graviton4 в регионах с экономически эффективным ценообразованием, может обеспечить хороший коэффициент повышения цены [3]. Этот подход особенно жизнеспособен для асинхронных случаев использования, когда низкая задержка не является критической.
В конечном счете, тестирование вашего конкретного развертывания DeepSeek-R1 в разных регионах и типах экземпляров предоставит наиболее точную информацию о том, какая настройка предлагает наилучшую производительность для вашего варианта использования.
Цитаты:
[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-infere-container/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-for-batch-onference-on-aw-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-ghing-face-tgi-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/selfosted/comments/1iblms1/running_deepseek_r1_locally_is_not_possible/
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-trunking-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en