Výběr typu instance významně ovlivňuje náklady na běh DeepSeek-R1 na cloudových platformách, jako je AWS. Zde je podrobné rozdělení toho, jak různé typy instancí a konfigurace ovlivňují náklady:
1.. Typy instancí a ceny:
- AWS: Náklady na běh DeepSeek-R1 na AWS závisí na zvoleném typu instance. Například použití instance ML.G5.2xlarge poskytuje dobrou rovnováhu s výkonem a náklady na rozsáhlé inferenční úkoly [4]. Pro intenzivnější výpočty však lze použít větší případy, jako je C8G.16XLARGE na AWS Graviton4, což stojí při přibližně 1 863 $ měsíčně při ceně na vyžádání [6]. To lze snížit pomocí úsporných plánů EC2 nebo na místě, které nabízí významné slevy na dávkové inferenční úkoly.
2. optimalizace výkonu a nákladů:
-Batch vs. inference v reálném čase: Pro rozsáhlé inference může používání větších velikostí dávek optimalizovat náklady i výkon. Batch Transform for offline inference dále snižuje náklady zpracováním dat ve velkém spíše než v reálném čase [4].
- Spot Instances: Využití instancí Spot může nabídnout až 90% slevu ve srovnání s cenami na vyžádání, což z nich činí ideální pro zpracování dávek, kde jsou přerušení zvládnutelné [6].
3. Hardwarové úvahy:
- GPU vs. CPU: Zatímco GPU jako Nvidia H100 jsou silné, jsou drahé. Použití CPU s rozsáhlým RAM, zejména u modelů, jako je DeepSeek-R1, které používají směs architektury odborníků (MOE), může být nákladově efektivnější [8].
-Alternativní poskytovatelé: Zvažování uzlů AMD MI300 na poskytovatelích cloudu Azure nebo Tier 2 může nabídnout lepší poměry nákladů a výkonu ve srovnání s konfiguracemi špičkových GPU [8].
4. Strategie snižování nákladů:
-Vyhrazené případy: Zavázat se k vyhrazeným instancím může poskytnout významné slevy na ceny na vyžádání za dlouhodobé použití.
- Automatické škálování: Míchání instancí Spot s instancemi na vyžádání pomocí automatického škálování může vyvážit dostupnost a náklady.
-Optimalizované modely stanovení cen: Někteří poskytovatelé nabízejí ceny za to, které mohou být nákladově efektivnější pro přerušované potřeby AI ve srovnání s placením za výpočetní zdroje [1].
Stručně řečeno, výběr typu instance ovlivňuje náklady ovlivňováním rovnováhy mezi výkonem a spotřebou zdrojů. Optimalizace výběru instancí na základě specifických požadavků na pracovní zátěž, využití strategií úspory nákladů, jako jsou instance Spot, a zvážení alternativních možností hardwaru, mohou výrazně snížit celkové náklady na běh DeepSeek-R1.
Citace:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-goothers-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=News
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper--Activity-7288814972271280128-Vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-d-already-better-than-o3-when-inference-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-container/
[5] https://repost.aws/questions/QuhcixrtfsAsokH8gl-Kkoga/pricing-model-of-deepseek-r1-distiled-llama-models-with-amazon-bedrock--model-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deeepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-in-aaws-graviton4?lang=en
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibm5u3/how_can_we_be_so_sure_the_training_of_deepseek_r1/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1icukfm/running_deepseek_r1_on_aws_cost_hardware/