Pri nasadení DeepSeek-R1 na inštancie GPU AWS sa výkon môže líšiť v závislosti od niekoľkých faktorov vrátane konkrétneho typu inštancie, regiónu a veľkosti modelu. Aj keď AWS výslovne neuvádza, že určité regióny ponúkajú lepší výkon pre Deepseek-R1, existujú úvahy, ktoré môžu ovplyvniť výkon:
1. Typy a dostupnosť inštancií: AWS poskytuje rôzne inštancie s podporou GPU v rôznych regiónoch. V prípade Deepseek-R1 sa odporúčajú inštancie ako `ml.g5.2xlarge` pre dobrú rovnováhu výkonu a nákladov [2]. Dostupnosť týchto typov inštancií sa môže líšiť podľa regiónu, takže výber regiónu s konzistentným prístupom k vysokovýkonným inštanciám GPU je rozhodujúci.
2. Sieť a latencia: Regióny bližšie k vašim používateľom alebo zdrojom údajov môžu znížiť latenciu, čo je dôležité pre aplikácie v reálnom čase. Napríklad, ak je vaša primárna užívateľská základňa v USA, môže byť prospešné nasadenie v regiónoch ako „US-East-1“ alebo „US-West-2“.
3. Využívanie zdrojov a škálovateľnosť: regióny AWS s škálovateľnejšími zdrojmi umožňujú ľahšie nasadenie a škálovanie inštancií GPU. To je obzvlášť dôležité pre modely, ako je Deepseek-R1, ktoré si vyžadujú významné výpočtové zdroje.
4. Cena a ceny: Ceny za služby AWS, vrátane inštancií GPU, sa môžu medzi regiónmi mierne líšiť. Výber regiónu, ktorý ponúka konkurencieschopné ceny a zároveň uspokojuje potreby výkonnosti, môže byť nákladovo efektívny.
5. Optimalizácia hardvéru a softvéru: AWS neustále aktualizuje svoju infraštruktúru, takže regióny s novším hardvérom môžu ponúknuť lepší výkon pre úlohy náročné na GPU. Napríklad regióny s prístupom k najnovšími GPU NVIDIA alebo optimalizovaných softvérových komínov môžu zvýšiť výkon.
Pokiaľ ide o konkrétne regióny, „US-East-1“ sa často zdôrazňuje pre svoju robustnú infraštruktúru a širokú dostupnosť typov inštancií vrátane tých, ktoré sú vhodné pre Deepseek-R1 [3]. Najlepší región pre vaše nasadenie však bude závisieť od vašich konkrétnych potrieb, ako je blízkosť používateľov, úvahy o nákladoch a dostupnosť požadovaných zdrojov.
Pre úlohy inferencie v dávke, použitie inštancií založených na CPU, ako sú tie, ktoré poháňajú AWS Graviton4 v regiónoch s nákladovo efektívnym cenám, môže poskytnúť dobrý pomer cenovo výkonu [3]. Tento prístup je obzvlášť životaschopný pre prípady asynchrónneho použitia, keď nízka latencia nie je kritická.
V konečnom dôsledku testovanie vášho špecifického nasadenia Deepseek-R1 v rôznych regiónoch a typoch inštancií poskytne najpresnejšie informácie o tom, ktoré nastavenie ponúka najlepší výkon pre váš prípad použitia.
Citácie:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-using-a-large-model-inference-container/
Https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deployinginging-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-aws-agriton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz3oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-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-tep-by-testep-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
Https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deployinginginginging-deepseek-r1-14b-on-on-amazon-ec2?lang=en