Ha a DeepSeek-R1-et az AWS GPU példányokon telepítik, a teljesítmény számos tényezőtől függően változhat, beleértve az adott példánytípust, a régiót és a modell méretét. Noha az AWS nem kifejezetten kijelenti, hogy egyes régiók jobb teljesítményt nyújtanak a DeepSeek-R1 számára, vannak olyan megfontolások, amelyek befolyásolhatják a teljesítményt:
1. példánytípusok és rendelkezésre állás: Az AWS különféle GPU-kompatibilis példányokat biztosít a különböző régiókban. A DeepSeek-R1 esetében olyan példányok ajánlottak, mint a „ML.G5.2XLARGE”, a teljesítmény és a költségek jó egyensúlyának és a költségeknek a ajánlása [2]. Ezeknek a példánytípusoknak a rendelkezésre állása régiónként eltérő lehet, ezért döntő jelentőségű egy olyan régió kiválasztása, amely a nagy teljesítményű GPU példányokhoz tartozik.
2. Hálózat és késés: A felhasználókhoz vagy az adatforrásokhoz közelebbi régiók csökkenthetik a késést, ami fontos a valós idejű alkalmazásokhoz. Például, ha az elsődleges felhasználói bázis az Egyesült Államokban van, akkor olyan régiókban telepít, mint a „us-East-1” vagy az „us-west-2”.
3. Az erőforrás -felhasználás és a méretezhetőség: A méretezhetőbb erőforrásokkal rendelkező AWS régiók lehetővé teszik a GPU példányok egyszerűbb telepítését és méretezését. Ez különösen fontos olyan modelleknél, mint a DeepSeek-R1, amelyek jelentős számítási forrásokat igényelnek.
4. Költség és árképzés: Az AWS szolgáltatások árazása, beleértve a GPU példányokat, a régiók között kissé eltérhet. Költséghatékony lehet egy olyan régió kiválasztása, amely versenyképes árazást kínál, miközben kielégíti a teljesítményigényt.
5. Hardver- és szoftver optimalizálás: Az AWS folyamatosan frissíti infrastruktúráját, így az újabb hardverekkel rendelkező régiók jobb teljesítményt nyújthatnak a GPU-igényes feladatokhoz. Például a legújabb NVIDIA GPU -khoz vagy az optimalizált szoftvercsomagokhoz való hozzáféréssel rendelkező régiók javíthatják a teljesítményt.
A konkrét régiók szempontjából a „us-ke-1” -et gyakran kiemelik robusztus infrastruktúrája és a példánytípusok széles körű rendelkezésre állása miatt, ideértve azokat is, amelyek a DeepSeek-R1-hez alkalmasak [3]. A telepítéshez a legjobb régió azonban az Ön sajátos igényeitől, például a felhasználókhoz való közelségtől, a költségmeghatározásoktól és a szükséges erőforrások rendelkezésre állásától függ.
A kötegelt következtetési feladatokhoz az AWS Graviton4 által üzemeltetett CPU-alapú példányok használata a költséghatékony árazással rendelkező régiókban jó ár-teljesítmény arányt eredményezhet [3]. Ez a megközelítés különösen életképes az aszinkron felhasználási esetekben, ahol az alacsony késés nem kritikus.
Végül, ha a specifikus DeepSeek-R1 telepítésének tesztelése a különböző régiókban és példánytípusokban, a legpontosabb információkat nyújtja arról, hogy mely beállítás a lehető legjobb teljesítményt nyújtja a használati esethez.
Idézetek:
[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-container/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-for-fathin-in-ws-graviton4?lang=en?
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-Ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-ofinstalling-deepseek-on-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-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en