เมื่อปรับใช้ DeepSeek-R1 ในอินสแตนซ์ AWS GPU ประสิทธิภาพอาจแตกต่างกันไปตามปัจจัยหลายประการรวมถึงประเภทอินสแตนซ์เฉพาะภูมิภาคและขนาดของรุ่น ในขณะที่ AWS ไม่ได้ระบุอย่างชัดเจนว่าบางภูมิภาคมีประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสำหรับ Deepseek-R1 แต่ก็มีข้อควรพิจารณาที่มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพ:
1. ประเภทอินสแตนซ์และความพร้อมใช้งาน: AWS มีอินสแตนซ์ที่เปิดใช้งาน GPU ที่หลากหลายในภูมิภาคต่างๆ สำหรับ Deepseek-R1 แนะนำให้ใช้อินสแตนซ์ `ml.g5.2xlarge` เพื่อความสมดุลของประสิทธิภาพและค่าใช้จ่ายที่ดี [2] ความพร้อมใช้งานของประเภทอินสแตนซ์เหล่านี้อาจแตกต่างกันไปตามภูมิภาคดังนั้นการเลือกภูมิภาคที่มีการเข้าถึงอินสแตนซ์ GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญ
2. เครือข่ายและเวลาแฝง: ภูมิภาคใกล้ชิดกับผู้ใช้หรือแหล่งข้อมูลของคุณสามารถลดเวลาแฝงซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่นหากฐานผู้ใช้หลักของคุณอยู่ในสหรัฐอเมริกาการปรับใช้ในภูมิภาคเช่น `US-East-1` หรือ` US-WEST-2` อาจเป็นประโยชน์
3. การใช้ทรัพยากรและความสามารถในการปรับขนาด: ภูมิภาค AWS ที่มีทรัพยากรที่ปรับขนาดได้มากขึ้นช่วยให้การปรับใช้และปรับขนาดอินสแตนซ์ GPU ได้ง่ายขึ้น สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแบบจำลองเช่น Deepseek-R1 ซึ่งต้องการทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญ
4. ค่าใช้จ่ายและราคา: การกำหนดราคาสำหรับบริการ AWS รวมถึงอินสแตนซ์ GPU อาจแตกต่างกันเล็กน้อยระหว่างภูมิภาค การเลือกภูมิภาคที่เสนอราคาที่แข่งขันได้ในขณะที่ความต้องการประสิทธิภาพการประชุมอาจมีประสิทธิภาพ
5. การเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์: AWS อัปเดตโครงสร้างพื้นฐานอย่างต่อเนื่องดังนั้นภูมิภาคที่มีฮาร์ดแวร์ใหม่อาจให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสำหรับงานที่ใช้ GPU มาก ตัวอย่างเช่นภูมิภาคที่มีการเข้าถึง NVIDIA GPUs ล่าสุดหรือสแต็กซอฟต์แวร์ที่ได้รับการปรับปรุงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้
ในแง่ของภูมิภาคที่เฉพาะเจาะจง `us-east-1` มักจะถูกเน้นสำหรับโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและความพร้อมใช้งานที่กว้างของประเภทอินสแตนซ์รวมถึงผู้ที่เหมาะสมสำหรับ Deepseek-R1 [3] อย่างไรก็ตามภูมิภาคที่ดีที่สุดสำหรับการปรับใช้ของคุณจะขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของคุณเช่นความใกล้ชิดกับผู้ใช้การพิจารณาต้นทุนและความพร้อมของทรัพยากรที่จำเป็น
สำหรับงานการอนุมานแบบแบทช์การใช้อินสแตนซ์ที่ใช้ CPU เช่นที่ขับเคลื่อนโดย AWS Graviton4 ในภูมิภาคที่มีการกำหนดราคาที่ประหยัดต้นทุนสามารถให้อัตราส่วนประสิทธิภาพการทำงานที่ดี [3] วิธีการนี้มีศักยภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับกรณีการใช้แบบอะซิงโครนัสที่เวลาแฝงต่ำไม่สำคัญ
ในที่สุดการทดสอบการปรับใช้ Deepseek-R1 เฉพาะของคุณในภูมิภาคและประเภทอินสแตนซ์ที่เฉพาะเจาะจงจะให้ข้อมูลที่แม่นยำที่สุดเกี่ยวกับการตั้งค่าที่เสนอประสิทธิภาพที่ดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ
การอ้างอิง:
[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-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-raviton4?lang=
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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-r1-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en