Pri uporabi Deepseek-R1 na primerke AWS GPU se lahko zmogljivost razlikuje glede na več dejavnikov, vključno z določeno vrsto primerka, regijo in velikostjo modela. Medtem ko AWS izrecno ne navaja, da nekatere regije ponujajo boljše uspešnost za Deepseek-R1, obstajajo pomisleki, ki lahko vplivajo na uspešnost:
1. Vrste in razpoložljivost primerov: AWS ponuja različne primere, ki podpirajo GPU, v različnih regijah. Za Deepseek-R1 se priporočajo primeri, kot je ml.g5.2xlarge`, za dobro ravnovesje zmogljivosti in stroškov [2]. Razpoložljivost teh vrst primerkov se lahko razlikuje glede na regijo, zato je izbira regije z doslednim dostopom do visokozmogljivih primerov GPU ključnega pomena.
2. omrežje in zamude: Regije bližje vašim uporabnikom ali viri podatkov lahko zmanjšajo zamude, kar je pomembno za aplikacije v realnem času. Na primer, če je vaša primarna uporabniška baza v ZDA, bi lahko bila koristna uporaba v regijah, kot sta `US-East-1` ali` US-West-2`.
3. Uporaba in razširljivost virov: regije AWS z bolj razširljivimi viri omogočajo lažje uvajanje in skaliranje primerov GPU. To je še posebej pomembno za modele, kot je Deepseek-R1, ki zahtevajo pomembne računske vire.
4. Stroški in cene: Cene za storitve AWS, vključno z primeri GPU, se lahko med regijami nekoliko razlikujejo. Izbira regije, ki ponuja konkurenčne cene med zadovoljevanjem potreb po uspešnosti, je lahko stroškovno učinkovita.
5. Optimizacija strojne in programske opreme: AWS nenehno posodablja svojo infrastrukturo, zato bi regije z novejšo strojno opremo lahko nudilo boljše delovanje za GPU intenzivne naloge. Na primer, regije z dostopom do najnovejših NVIDIA GPU -jev ali optimiziranih skladov programske opreme lahko izboljšajo zmogljivost.
Glede na posebne regije je "ZDA-East-1" pogosto poudarjen zaradi svoje robustne infrastrukture in široke razpoložljivosti vrst primerkov, vključno s tistimi, ki so primerne za Deepseek-R1 [3]. Vendar bo najboljša regija za vaše uvajanje odvisna od vaših posebnih potreb, kot so bližina uporabnikov, stroškovne pomisleke in razpoložljivosti zahtevanih virov.
Za naloge sklepanja o paketu lahko uporaba primerov, ki temeljijo na CPU-ju, kot so tisti, ki jih poganja AWS Graviton4 v regijah s stroškovno učinkovito ceno, lahko zagotovi dobro razmerje med ceno in zmogljivostjo [3]. Ta pristop je še posebej izvedljiv za primere asinhrone uporabe, kjer nizka zamuda ni kritična.
Konec koncev bo testiranje posebne uvajanja Deepseek-R1 v različnih regijah in vrstah primerkov zagotovilo najbolj natančne informacije o tem, kateri nastavitev ponuja najboljše zmogljivosti za vaš primer uporabe.
Navedbe:
[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-cainer/
[3] https://community.aws/content/2rHrji6cxBa1ib5f3tjsfPadpxs/Deploy-reepseek-r1-distill-llama-70b- for-batch-in--aws-graviton4?lang=sl
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hagging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekzz3OZN7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-aws-ec2-instance=sl
[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-reepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswkzmx585Jcksgn/deploy-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en