Розгортаючи DeepSeek-R1 на екземплярах GPU AWS, продуктивність може змінюватися залежно від декількох факторів, включаючи конкретний тип екземпляра, область та розмір моделі. Хоча AWS прямо не стверджує, що певні регіони пропонують кращі показники для DeepSeek-R1, є міркування, які можуть впливати на ефективність:
1. Типи екземплярів та доступність: AWS забезпечує різноманітні екземпляри з підтримкою GPU в різних регіонах. Для DeepSeek-R1 екземпляри, такі як `ml.g5.2xlarge`, рекомендуються для хорошого балансу продуктивності та витрат [2]. Наявність цих типів екземплярів може змінюватись залежно від регіону, тому вибір регіону з постійним доступом до високопродуктивних екземплярів GPU має вирішальне значення.
2. Мережа та затримка: регіони, ближче до ваших користувачів, або джерела даних можуть зменшити затримку, що важливо для додатків у режимі реального часу. Наприклад, якщо ваша основна база користувачів знаходиться в США, розгортання в таких регіонах, як `` `us-east-1` або` us-kount-2`, може бути корисним.
3. Використання ресурсів та масштабованість: регіони AWS з більш масштабованими ресурсами дозволяють полегшити розгортання та масштабування екземплярів GPU. Це особливо важливо для таких моделей, як DeepSeek-R1, які потребують значних обчислювальних ресурсів.
4. Вартість та ціноутворення: ціни на послуги AWS, включаючи екземпляри GPU, можуть трохи відрізнятися між регіонами. Вибір регіону, який пропонує конкурентоспроможні ціни під час задоволення потреб у виконанні, може бути рентабельним.
5. Оптимізація обладнання та програмного забезпечення: AWS постійно оновлює свою інфраструктуру, тому регіони з новим обладнанням можуть запропонувати кращі продуктивність для інтенсивних графічних процесів. Наприклад, регіони з доступом до останніх графічних процесорів NVIDIA або оптимізованих програм програмного забезпечення можуть підвищити продуктивність.
З точки зору конкретних регіонів, `` us-east-1` часто підкреслюється для його надійної інфраструктури та широкої доступності типів екземплярів, включаючи ті, що підходять для DeepSeek-R1 [3]. Однак найкращий регіон для вашого розгортання залежатиме від ваших конкретних потреб, таких як близькість до користувачів, міркування витрат та наявність необхідних ресурсів.
Для завдань з умовах пакетів, використовуючи екземпляри на основі процесора, такі як ті, що живиться від AWS Graviton4 в регіонах з економічно ефективним ціноутворенням, може забезпечити хороше співвідношення ціни [3]. Цей підхід особливо життєздатний для асинхронних випадків використання, коли низька затримка не є критичною.
Зрештою, тестування вашого специфічного розгортання DeepSeek-R1 у різних регіонах та типах екземплярів надасть найбільш точну інформацію, про яку налаштування пропонує найкращі показники для вашого випадку.
Цитати:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2.
.
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-models-with-hugging-face-tgi-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_possible/
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-on-on-vagon-cloud-desktops
.