„Deepseeek-R1“ kainų nustatymo modelis AWS daro didelę įtaką didelio masto AI diegimui, siūlant ekonomiškai efektyvų sprendimą, palyginti su tradiciniais patentuotais AI modeliais. Štai kaip tai veikia šiuos diegimus:
išlaidų struktūra
-Infrastruktūrai pagrįsta kainodara: „AWS“, „Deepseek-R1“ vartotojai yra apmokestinami atsižvelgiant į jų naudojamą infrastruktūrą, ypač EC2 egzempliorių, reikalingų modeliui paleisti. Tai reiškia, kad išlaidos yra tiesiogiai susietos su sunaudotais skaičiavimo ištekliais, o ne su modeliu apdorotais ar sugeneruotų duomenų kiekiu [2] [3]. Pavyzdžiui, „Deepseeek-R1“ veikimo išlaidos AWS EC2 egzemplioriuje gali svyruoti nuo maždaug 2,67 USD iki 3,50 USD per valandą, atsižvelgiant į egzemplioriaus tipą [1].
- Mastelio keitimas ir lankstumas: modelio galimybė padidinti diegimo poreikius leidžia įmonėms efektyviai valdyti išlaidas. Pasinaudojusios AWS EC2 egzemplioriais, įmonės gali lengvai pakoreguoti savo infrastruktūros naudojimą, kad atitiktų AI darbo krūvio poreikius, užtikrindamos, kad jos moka tik už tai, ką naudoja [1] [3].
ekonominis efektyvumas
-Palyginimas su patentuotais modeliais: „Deepseeek-R1“ yra ekonomiškesnė alternatyva patentuotiems modeliams, tokiems kaip „Openai“. Nors patentuoti modeliai dažnai apmokestinami kiekvienam apdorojamam prieigos raktui, „Deepseek-R1“ infrastruktūrai pagrįsta kainodara gali būti ekonomiškesnė didelio masto diegimui, kai apdorotų duomenų apimtis yra didelė [2] [5].
-Novatoriška architektūra: Modelio ekspertų mišinio (MOE) architektūra ir mišraus tikslumo skaičiavimo naudojimas sumažina skaičiavimo pridėtines išlaidas, todėl jis yra efektyvesnis ištekliams nei daugelis kitų didelių AI modelių. Šis efektyvumas padidina vartotojų veiklos sąnaudas [6].
diegimo parinktys
- AWS paslaugos: „Deepseek-R1“ galima diegti naudojant įvairias AWS paslaugas, įskaitant „Amazon Bedrock“ ir „Amazon Sagemaker“. Šios platformos siūlo skirtingus pritaikymo ir paprastumo naudojimo lygius, leidžiančius įmonėms pasirinkti diegimo metodą, kuris geriausiai atitinka jų poreikius ir biudžetą [3] [7].
- Tinkinimas ir valdymas: organizacijoms, reikalaujančioms daugiau kontroliuoti savo AI diegimą, tokios parinktys kaip „Amazon Sagemaker“ teikia pažangias pritaikymo galimybes. Šis lankstumas yra labai svarbus didelio masto diegimui, kai gali tekti įvykdyti specifinius reikalavimus [3] [7].
iššūkiai ir svarstymai
-Diegimas vietoje: Nors debesų pagrindu teikiami diegimai siūlo lankstumą, „Deepseeek-R1“ diegimas vietoje gali būti sudėtingas dėl didelių AI pagreičio aparatūros išlaidų, kurios gali būti apie 250 000 USD [8].
- Duomenų privatumas ir saugumas: Verslo įmonėms, naudojančioms „Deepseek-R1“ per API iš savo patronuojančios įmonės, kyla susirūpinimas dėl duomenų privatumo ir saugumo, ypač nukreipiant duomenis per serverius regionuose, kuriuose yra ne tokia griežta privatumo apsauga [2].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseeek-R1“ kainų modelis AWS yra ekonomiškai efektyvus sprendimas didelio masto AI diegimui, panaudojant infrastruktūros išlaidas, o ne už kainą. Šis požiūris kartu su efektyvia modelio architektūra tampa patrauklia galimybe įmonėms, siekiančioms integruoti pažangias AI galimybes, nepatiriant didelių išlaidų. Tačiau reikia atidžiai įvertinti svarstymus, susijusius su duomenų privatumo ir vietoje diegimo išlaidomis.
Citatos:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-cloud-providers-ffer-deepseekr1.aspx
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai- airping ir-deploard-options
[4] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://incliusicloud.com/insights/blog/deepseek-r1-industry-impact/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-avable-on-aws/
[8] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-fise-deploends
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-out-deepseek/