Al implementar Deepseek-R1 en instancias de GPU de AWS, el rendimiento puede variar según varios factores, incluido el tipo de instancia específico, la región y el tamaño del modelo. Si bien AWS no afirma explícitamente que ciertas regiones ofrecen un mejor rendimiento para Deepseek-R1, hay consideraciones que pueden influir en el rendimiento:
1. Tipos de instancias y disponibilidad: AWS proporciona una variedad de instancias habilitadas para GPU en diferentes regiones. Para Deepseek-R1, se recomiendan instancias como `ml.g5.2xlarge` para un buen equilibrio de rendimiento y costo [2]. La disponibilidad de estos tipos de instancias puede variar según la región, por lo que elegir una región con acceso constante a instancias de GPU de alto rendimiento es crucial.
2. Red y latencia: las regiones más cercanas a sus usuarios o fuentes de datos pueden reducir la latencia, lo cual es importante para las aplicaciones en tiempo real. Por ejemplo, si su base de usuarios principales está en los EE. UU., Implementar regiones como 'US-East-1' o 'US-West-2` podría ser beneficioso.
3. Utilización y escalabilidad de recursos: las regiones de AWS con recursos más escalables permiten una implementación y escala de instancias de GPU más fáciles. Esto es particularmente importante para modelos como Deepseek-R1, que requieren recursos computacionales significativos.
4. Costo y precio: los precios de los servicios de AWS, incluidas las instancias de GPU, pueden variar ligeramente entre regiones. Elegir una región que ofrezca precios competitivos mientras satisface las necesidades de rendimiento puede ser rentable.
5. Optimizaciones de hardware y software: AWS actualiza continuamente su infraestructura, por lo que las regiones con hardware más nuevo pueden ofrecer un mejor rendimiento para las tareas de GPU. Por ejemplo, las regiones con acceso a las últimas GPU de NVIDIA o pilas de software optimizadas pueden mejorar el rendimiento.
En términos de regiones específicas, 'US-East-1' a menudo se destaca por su infraestructura robusta y amplia disponibilidad de tipos de instancias, incluidas las adecuadas para Deepseek-R1 [3]. Sin embargo, la mejor región para su implementación dependerá de sus necesidades específicas, como la proximidad a los usuarios, las consideraciones de costos y la disponibilidad de los recursos requeridos.
Para tareas de inferencia por lotes, el uso de instancias basadas en CPU como las alimentadas por AWS Graviton4 en regiones con precios rentables puede proporcionar una buena relación precio-rendimiento [3]. Este enfoque es particularmente viable para los casos de uso asincrónico donde la baja latencia no es crítica.
En última instancia, probar su implementación específica de Deepseek-R1 en diferentes regiones y tipos de instancias proporcionará la información más precisa sobre qué configuración ofrece el mejor rendimiento para su caso de uso.
Citas:
[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 --inference-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-ofinstalling-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-vagoncloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en