يؤثر اختيار نوع المثيل بشكل كبير على تكلفة تشغيل Deepseek-R1 على منصات السحابة مثل AWS. فيما يلي انهيار مفصل لكيفية تأثير أنواع مختلفة من الأنواع والتكوينات على تكاليف:
1. أنواع المثيلات والتسعير:
- AWS: تعتمد تكلفة التشغيل Deepseek-R1 على AWS على نوع المثيل المختار. على سبيل المثال ، يوفر استخدام مثيل ML.G5.2XLARGE توازنًا جيدًا في الأداء وتكلفة مهام الاستدلال على نطاق واسع [4]. ومع ذلك ، بالنسبة إلى الحسابات الأكثر كثافة ، يمكن استخدام مثيلات أكبر مثل C8G.16xlarge على AWS Graviton4 ، والتي تكلف حوالي 1863 دولار شهريًا تحت الطلب عند الطلب [6]. يمكن تقليل ذلك من خلال خطط التوفير EC2 أو مثيلات موضعية ، مما يوفر خصومات كبيرة لمهام استدلال الدُفعات.
2. الأداء وتحسين التكلفة:
-الدفعة مقابل الاستدلال في الوقت الفعلي: للاستدلال على نطاق واسع ، يمكن أن يؤدي استخدام أحجام الدُفعات الأكبر إلى تحسين التكلفة والأداء. يؤدي تحويل الدُفعات إلى الاستدلال دون اتصال إلى تقليل التكاليف عن طريق معالجة البيانات بكميات كبيرة وليس في الوقت الفعلي [4].
- مثيلات موضعية: يمكن أن يقدم الاستفادة من الحالات الموضعية خصمًا بنسبة 90 ٪ مقارنة بالتسعير عند الطلب ، مما يجعلها مثالية لمعالجة الدُفعات حيث يمكن التحكم في الانقطاعات [6].
3. اعتبارات الأجهزة:
- GPU مقابل وحدة المعالجة المركزية: في حين أن وحدات معالجة الرسومات مثل NVIDIA H100 قوية ، فهي مكلفة. يمكن أن يكون استخدام وحدات المعالجة المركزية مع ذاكرة الوصول العشوائي الواسعة ، وخاصة بالنسبة لنماذج مثل Deepseek-R1 التي تستخدم مزيج من الخبراء (MOE) ، أكثر فعالية من حيث التكلفة [8].
-مقدمي الخدمات البديلون: بالنظر إلى عقد AMD MI300 على مزودي Azure أو Tier 2 ، قد يوفر مزودي السحابة نسبًا أفضل للتكلفة مقارنة بتكوينات GPU المتطورة [8].
4. استراتيجيات تخفيض التكلفة:
-مثيلات محفوظة: يمكن أن يوفر الالتزام بالحالات المحجوزة خصومات كبيرة على التسعير عند الطلب للاستخدام على المدى الطويل.
- التوسع التلقائي: يمكن أن يؤدي خلط مثيلات البقعة مع مثيلات عند الطلب عن طريق التحجيم التلقائي إلى تحقيق التوازن بين التوفر والتكلفة.
-نماذج التسعير المحسّنة: يقدم بعض مقدمي الخدمات تسعيرًا لكل طعم ، والذي يمكن أن يكون أكثر فعالية من حيث التكلفة لاحتياجات الذكاء الاصطناعى المتقطعة مقارنة بدفع مقابل موارد الحوسبة [1].
باختصار ، يؤثر اختيار نوع المثيل على التكلفة من خلال التأثير على التوازن بين الأداء واستهلاك الموارد. تحسين اختيار المثيل استنادًا إلى متطلبات عبء العمل المحددة ، والاستفادة من استراتيجيات توفير التكاليف مثل الحالات الموضعية ، وبالنظر إلى أن خيارات الأجهزة البديلة يمكن أن تقلل بشكل كبير من التكلفة الإجمالية لتشغيل Deepseek-R1.
الاستشهادات:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-tothers-make-deepseek-ra-ai-model-available-on-their-platforms.aspx؟admgarea=news
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better- و cheper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-when-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-use-a-large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-lam-70b-for-batch-in-on-aws-graviton4؟lang=en
[7]
[8]