Diegdama „Deepseek-R1“ AWS GPU egzemplioriuose, našumas gali skirtis atsižvelgiant į keletą veiksnių, įskaitant konkretų egzemplioriaus tipą, regioną ir modelio dydį. Nors AWS aiškiai nenurodo, kad kai kurie regionai siūlo geresnį „Deepseeek-R1“ našumą, yra svarstymų, galinčių paveikti našumą:
1. Egzempliorių tipai ir prieinamumas: AWS pateikia įvairius GPU pagrįstus egzempliorius įvairiuose regionuose. „Deepseek-R1“ egzemplioriams, tokiems kaip „Ml.G5.2xlarge“, rekomenduojami norint gerai ir kainuoti našumo ir kainos balansą [2]. Šių egzempliorių tipų prieinamumas gali skirtis priklausomai nuo regiono, todėl labai svarbu pasirinkti regioną, turintį nuoseklią prieigą prie aukštos kokybės GPU egzempliorių.
2. Tinklas ir vėlavimas: Arčiau jūsų vartotojų ar duomenų šaltinių regionai gali sumažinti latenciją, o tai svarbu programoms realiuoju laiku. Pvz., Jei jūsų pagrindinė vartotojų bazė yra JAV, dislokavimas tokiuose regionuose kaip „US-East-1“ arba „US-West-2“ gali būti naudingi.
3. Išteklių panaudojimas ir mastelio keitimas: AWS regionai, turintys didesnius keičiamus išteklius, leidžia lengviau diegti ir mastelio keitimą GPU egzempliorių. Tai ypač svarbu tokiems modeliams kaip „Deepseek-R1“, kuriems reikalingi reikšmingi skaičiavimo ištekliai.
4. Kaina ir kainodara: AWS paslaugų, įskaitant GPU egzempliorius, kainos gali šiek tiek skirtis tarp regionų. Regiono, siūlančio konkurencingą kainą tenkinant našumo poreikius, pasirinkimas gali būti ekonomiškas.
5. Aparatūros ir programinės įrangos optimizavimas: AWS nuolat atnaujina savo infrastruktūrą, todėl regionai, kuriuose yra naujesnė aparatinė įranga, gali pasiūlyti geresnį GPU reikalaujančių užduočių našumą. Pavyzdžiui, regionai, turintys prieigą prie naujausių NVIDIA GPU arba optimizuotų programinės įrangos krūvų, gali pagerinti našumą.
Kalbant apie konkrečius regionus, „US-East-1“ dažnai išryškėja dėl tvirtos infrastruktūros ir plačiai prieinamumo egzempliorių tipams, įskaitant tuos, kurie tinka „Deepseek-R1“ [3]. Tačiau geriausias jūsų diegimo regionas priklausys nuo jūsų specifinių poreikių, tokių kaip artumas vartotojams, išlaidų aspektai ir reikalingų išteklių prieinamumas.
Atliekant partijų išvadų užduotis, naudojant CPU pagrįstas egzempliorius, tokius kaip AWS graviton4, regionuose, kuriuose yra ekonomiškai efektyvi kainodara, gali būti geras kainos ir našumo santykis [3]. Šis požiūris yra ypač perspektyvus asinchroninio naudojimo atvejams, kai mažas vėlavimas nėra kritinis.
Galų gale, išbandę savo konkretų „Deepseeek-R1“ diegimą įvairiuose regionuose ir egzempliorių tipuose, pateiks tiksliausią informaciją apie tai, kuri sąranka siūlo geriausią jūsų naudojimo atvejį.
Citatos:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-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-infer-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-on-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/selfhosted/comments/1iblms1/running_deepseek_r1_locally_is_not_posible/
[7] https://vagon.io/blog/a-sphe-sphe-puide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en