Saat menggunakan Deepseek-R1 pada instance AWS GPU, kinerja dapat bervariasi berdasarkan beberapa faktor, termasuk jenis instance spesifik, wilayah, dan ukuran model. Meskipun AWS tidak secara eksplisit menyatakan bahwa daerah tertentu menawarkan kinerja yang lebih baik untuk Deepseek-R1, ada pertimbangan yang dapat mempengaruhi kinerja:
1. Jenis dan ketersediaan instan: AWS menyediakan berbagai instance yang diaktifkan GPU di berbagai wilayah. Untuk Deepseek-R1, contoh seperti `ml.g5.2xlarge` direkomendasikan untuk keseimbangan kinerja dan biaya yang baik [2]. Ketersediaan jenis instance ini dapat bervariasi berdasarkan wilayah, sehingga memilih suatu wilayah dengan akses yang konsisten ke instance GPU berkinerja tinggi sangat penting.
2. Jaringan dan Latensi: Wilayah yang lebih dekat dengan pengguna atau sumber data Anda dapat mengurangi latensi, yang penting untuk aplikasi waktu nyata. Misalnya, jika basis pengguna utama Anda ada di AS, menyebarkan di daerah seperti `us-east-1` atau` us-west-2` mungkin bermanfaat.
3. Pemanfaatan dan skalabilitas Sumber Daya: Daerah AWS dengan sumber daya yang lebih terukur memungkinkan penyebaran dan penskalaan instance GPU yang lebih mudah. Ini sangat penting untuk model seperti Deepseek-R1, yang membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan.
4. Biaya dan harga: Harga untuk layanan AWS, termasuk instance GPU, dapat sedikit berbeda antar wilayah. Memilih wilayah yang menawarkan harga kompetitif sambil memenuhi kebutuhan kinerja bisa hemat biaya.
5. Optimalisasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak: AWS terus memperbarui infrastrukturnya, sehingga wilayah dengan perangkat keras yang lebih baru mungkin menawarkan kinerja yang lebih baik untuk tugas-tugas intensif GPU. Misalnya, wilayah dengan akses ke GPU NVIDIA terbaru atau tumpukan perangkat lunak yang dioptimalkan dapat meningkatkan kinerja.
Dalam hal daerah tertentu, `US-East-1` sering disorot karena infrastrukturnya yang kuat dan ketersediaan luas jenis instance, termasuk yang cocok untuk Deepseek-R1 [3]. Namun, wilayah terbaik untuk penyebaran Anda akan tergantung pada kebutuhan spesifik Anda, seperti kedekatan dengan pengguna, pertimbangan biaya, dan ketersediaan sumber daya yang diperlukan.
Untuk tugas inferensi batch, menggunakan contoh berbasis CPU seperti yang ditenagai oleh AWS Graviton4 di daerah dengan harga yang hemat biaya dapat memberikan rasio kinerja harga yang baik [3]. Pendekatan ini sangat layak untuk kasus penggunaan asinkron di mana latensi rendah tidak kritis.
Pada akhirnya, menguji penyebaran Deepseek-R1 spesifik Anda di berbagai wilayah dan jenis instance akan memberikan informasi paling akurat tentang pengaturan mana yang menawarkan kinerja terbaik untuk kasus penggunaan Anda.
Kutipan:
[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-grarge-model-fontainer/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-catch-in-on-aws-graviton4?Lang=en
[4.
[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-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en