AWS GPU örneklerine Deepseek-R1'i dağıtarken, performans belirli örnek türü, bölge ve model boyutu dahil olmak üzere çeşitli faktörlere göre değişebilir. AWS, belirli bölgelerin Deepseek-R1 için daha iyi performans sunduğunu açıkça belirtmese de, performansı etkileyebilecek hususlar var:
1. Örnek türleri ve kullanılabilirliği: AWS, farklı bölgelerde çeşitli GPU özellikli örnekler sağlar. Deepseek-R1 için, iyi bir performans ve maliyet dengesi için `` ml.g5.2xlarge '' gibi örnekler önerilir [2]. Bu örnek türlerinin mevcudiyeti bölgeye göre değişebilir, bu nedenle yüksek performanslı GPU örneklerine tutarlı erişime sahip bir bölgenin seçilmesi çok önemlidir.
2. Ağ ve gecikme: Kullanıcılarınıza veya veri kaynaklarına yakın bölgeler gecikmeyi azaltabilir, bu da gerçek zamanlı uygulamalar için önemlidir. Örneğin, birincil kullanıcı tabanınız ABD'deyse, `` US-East-1 '' veya `US-West-2 'gibi bölgelere dağıtmak faydalı olabilir.
3. Kaynak Kullanımı ve Ölçeklenebilirlik: Daha ölçeklenebilir kaynaklara sahip AWS bölgeleri, GPU örneklerinin daha kolay dağıtılmasına ve ölçeklendirilmesine izin verir. Bu, özellikle önemli hesaplama kaynakları gerektiren Deepseek-R1 gibi modeller için önemlidir.
4 Maliyet ve Fiyatlandırma: GPU örnekleri de dahil olmak üzere AWS hizmetleri için fiyatlandırma, bölgeler arasında biraz değişebilir. Performans ihtiyaçlarını karşılarken rekabetçi fiyatlandırma sunan bir bölgenin seçilmesi maliyet etkin olabilir.
5. Donanım ve yazılım optimizasyonları: AWS altyapısını sürekli olarak günceller, bu nedenle daha yeni donanımlı bölgeler GPU yoğun görevler için daha iyi performans sunabilir. Örneğin, en son NVIDIA GPU'larına veya optimize edilmiş yazılım yığınlarına erişimi olan bölgeler performansı artırabilir.
Belirli bölgeler açısından, `` ABD-doğu-1 '', Deepseek-R1 için uygun olanlar da dahil olmak üzere sağlam altyapısı ve örnek türlerinin geniş kullanılabilirliği ile vurgulanır [3]. Bununla birlikte, konuşlandırmanız için en iyi bölge, kullanıcılara yakınlık, maliyet hususları ve gerekli kaynakların mevcudiyeti gibi özel ihtiyaçlarınıza bağlı olacaktır.
Toplu çıkarım görevleri için, maliyet etkin fiyatlandırmaya sahip bölgelerde AWS Graviton4 tarafından desteklenenler gibi CPU tabanlı örnekler kullanmak iyi bir fiyat performans oranı sağlayabilir [3]. Bu yaklaşım, düşük gecikmenin kritik olmadığı eşzamansız kullanım durumları için özellikle geçerlidir.
Nihayetinde, belirli Deepseek-R1 dağıtımınızı farklı bölgelerde ve örnek türlerinde test etmek, hangi kurulumun kullanım durumunuz için en iyi performansı sunduğuna dair en doğru bilgiyi sağlayacaktır.
Alıntılar:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-usinga--large-model-inence-container/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-depseek-distill-llama-70b-for-for-batch=en-on-wraviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-depseek-on-an-ws-ec2-instance?lang=en
[6] https://www.reddit.com/r/elfhosted/comments/1iblms1/running_deepseek_r1_locally_is_not_possible/
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-se-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-deskttops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyfswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-Aazon-ec2?lang=en