Izvietojot DeepSEEK-R1 AWS GPU gadījumos, veiktspēja var mainīties atkarībā no vairākiem faktoriem, ieskaitot konkrēto instanču veidu, reģionu un modeļa lielumu. Kaut arī AWS skaidri norāda, ka daži reģioni piedāvā labāku sniegumu DeepSeEK-R1, ir apsvērumi, kas var ietekmēt sniegumu:
1. gadījumu veidi un pieejamība: AWS nodrošina dažādus GPU iespējotus gadījumus dažādos reģionos. DeepSEEK-R1 gadījumos, piemēram, `ml.g5.2xlarge`, ir ieteicams labs veiktspējas un izmaksu līdzsvars [2]. Šo gadījumu tipu pieejamība var atšķirties atkarībā no reģiona, tāpēc ir ļoti svarīgi izvēlēties reģionu ar konsekventu piekļuvi augstas veiktspējas GPU gadījumiem.
2. Tīkls un latentums: reģioni tuvāk lietotājiem vai datu avotiem var samazināt latentumu, kas ir svarīgi reālā laika lietojumprogrammām. Piemēram, ja jūsu primārā lietotāju bāze atrodas ASV, izvietošana tādos reģionos kā "US-East-1" vai "ASV-Rietumu-2" varētu būt izdevīgi.
3. Resursu izmantošana un mērogojamība: AWS reģioni ar vairāk pielāgojamiem resursiem ļauj vieglāk izvietot un mērogot GPU gadījumus. Tas ir īpaši svarīgi tādiem modeļiem kā DeepSEEK-R1, kuriem nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi.
4. Izmaksas un cenu noteikšana: AWS pakalpojumu, ieskaitot GPU gadījumus, cenu noteikšana dažādos reģionos var nedaudz atšķirties. Reģiona izvēle, kas piedāvā konkurētspējīgas cenu noteikšanu, vienlaikus apmierinoties, var būt rentabla.
5. Aparatūras un programmatūras optimizācija: AWS nepārtraukti atjaunina savu infrastruktūru, tāpēc reģioni ar jaunāku aparatūru varētu piedāvāt labāku veiktspēju GPU ietilpīgiem uzdevumiem. Piemēram, reģioni ar piekļuvi jaunākajiem NVIDIA GPU vai optimizētiem programmatūras kaudzēm var uzlabot veiktspēju.
Runājot par īpašiem reģioniem, "US-East-1" bieži tiek uzsvērta tā spēcīgajai infrastruktūrai un plaša piemēru pieejamību, ieskaitot tos, kas piemēroti DeepSEEK-R1 [3]. Tomēr labākais jūsu izvietošanas reģions būs atkarīgs no jūsu īpašajām vajadzībām, piemēram, tuvuma lietotājiem, izmaksu apsvērumiem un nepieciešamo resursu pieejamību.
Partiju secinājumu uzdevumiem, izmantojot uz CPU balstītus gadījumus, piemēram, tos, kurus darbina AWS Graviton4 reģionos ar rentablu cenu noteikšanu, tas var nodrošināt labu cenu un veiktspējas koeficientu [3]. Šī pieeja ir īpaši dzīvotspējīga asinhronā lietošanas gadījumiem, kad zems latentums nav kritisks.
Galu galā, pārbaudot jūsu īpašo DeepSEEK-R1 izvietošanu dažādos reģionos un gadījumu veidos, sniegs visprecīzāko informāciju par to, kura iestatīšana piedāvā vislabāko veiktspēju jūsu lietošanas gadījumā.
Atsauces:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-distille-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
.
.
[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-stunning-depseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-depseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en