Valget af forekomsttype påvirker omkostningerne ved at køre DeepSeek-R1 på skyplatforme som AWS. Her er en detaljeret oversigt over, hvordan forskellige forekomsttyper og konfigurationer påvirker omkostningerne:
1. instanstyper og prisfastsættelse:
- AWS: Omkostningerne ved at køre DeepSeek-R1 på AWS afhænger af den valgte forekomsttype. For eksempel giver brug af en ml.g5.2xlarge-forekomst en god balance mellem ydeevne og omkostninger for store inferensopgaver [4]. For mere intensive beregninger kan der imidlertid bruges større tilfælde som C8G.16XLarge på AWS Graviton4, hvilket koster omkring $ 1.863 pr. Måned under on-demand-prisfastsættelse [6]. Dette kan reduceres med EC2 -opsparingsplaner eller spotforekomster, hvilket giver betydelige rabatter for batch inferensopgaver.
2. Performance og omkostningsoptimering:
-Batch vs. realtids inferens: For storstilet inferens kan brug af større batchstørrelser optimere både omkostninger og ydeevne. Batch-transformation for offline inferens reducerer omkostningerne ved at behandle data i bulk snarere end i realtid [4].
- Spotforekomster: Brug af spotforekomster kan tilbyde op til en 90% rabat sammenlignet med prisfastsættelse på efterspørgsel, hvilket gør dem ideelle til batchbehandling, hvor afbrydelser er håndterbare [6].
3. Hardwareovervejelser:
- GPU vs. CPU: Mens GPU'er som NVIDIA H100 er kraftfulde, er de dyre. Brug af CPU'er med rigelig RAM, især for modeller som DeepSeek-R1, der anvender blanding af eksperter (MOE) arkitektur, kan være mere omkostningseffektiv [8].
-Alternative udbydere: I betragtning af AMD MI300-knudepunkter på Azure- eller Tier 2-skyudbydere kan muligvis tilbyde bedre omkostningsprestationsforhold sammenlignet med avancerede GPU-konfigurationer [8].
4. Omkostningsreduktionsstrategier:
-Reserverede forekomster: At forpligte sig til reserverede tilfælde kan give betydelige rabatter i forhold til on-demand-priser til langvarig brug.
- Auto-skalering: Blanding af spotforekomster med on-demand-forekomster via auto-skalering kan afbalancere tilgængelighed og omkostninger.
-Optimerede prismodeller: Nogle udbydere tilbyder prisfastsættelse pr. Toket, hvilket kan være mere omkostningseffektive for intermitterende AI-behov sammenlignet med at betale for computerressourcer [1].
Sammenfattende påvirker valget af forekomsttype omkostningerne ved at påvirke balancen mellem ydeevne og ressourceforbrug. Optimering af instansudvælgelse baseret på specifikke arbejdsbelastningskrav, udnyttelse af omkostningsbesparende strategier som spotforekomster og overvejelse af alternative hardwareindstillinger kan reducere de samlede omkostninger ved at køre dybseek-R1 markant.
Citater:
)
)
)
)
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-r1-Destilled-LLAMA-Models-med-Amazon-Bedrock-custom-model-import
)
[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/