De keuze van het instantietype heeft aanzienlijk invloed op de kosten voor het uitvoeren van Deepseek-R1 op cloudplatforms zoals AWS. Hier is een gedetailleerde uitsplitsing van hoe verschillende instantietypen en configuraties de kosten beïnvloeden:
1. In instantietypen en prijzen:
- AWS: de kosten voor het uitvoeren van Deepseek-R1 op AWS hangt af van het gekozen instantietype. Het gebruik van een ml.g5.2xlarge-instantie biedt bijvoorbeeld een goede prestatiebalans en kosten voor grootschalige inferentietaken [4]. Voor meer intensieve berekeningen kunnen echter grotere instanties zoals C8G.16XLARGE op AWS Graviton4 worden gebruikt, wat ongeveer $ 1.863 per maand kost onder on-demand prijzen [6]. Dit kan worden verminderd met EC2 -spaarplannen of spot -instanties, die aanzienlijke kortingen bieden voor batch -inferentietaken.
2. Prestaties en kostenoptimalisatie:
-Batch versus realtime inferentie: voor grootschalige gevolgtrekking kan het gebruik van grotere batchgroottes zowel kosten als prestaties optimaliseren. Batch-transformatie voor offline gevolgtrekking verlaagt verder de kosten door gegevens in bulk te verwerken in plaats van in realtime [4].
- Spotinstanties: het gebruik van spotinstanties kunnen tot 90% korting bieden in vergelijking met on-demand prijzen, waardoor ze ideaal zijn voor batchverwerking waarbij onderbrekingen beheersbaar zijn [6].
3. Hardware -overwegingen:
- GPU vs. CPU: Hoewel GPU's zoals Nvidia H100 krachtig zijn, zijn ze duur. Het gebruik van CPU's met voldoende RAM, vooral voor modellen zoals DeepSeek-R1 die mix van experts (MOE) architectuur gebruiken, kan kosteneffectiever zijn [8].
-Alternatieve providers: het overwegen van AMD MI300-knooppunten op Azure of Tier 2 cloudproviders kunnen betere kosten-prestatieverhoudingen bieden in vergelijking met hoogwaardige GPU-configuraties [8].
4. Kostenreductiestrategieën:
-Gereserveerde instanties: het vastleggen aan gereserveerde instanties kunnen aanzienlijke kortingen bieden over on-demand prijzen voor langetermijngebruik.
- Auto-schaalverdeling: het mengen van spotinstanties met on-demand instanties via auto-schaalverdeling kan de beschikbaarheid en kosten in evenwicht brengen.
-Geoptimaliseerde prijsmodellen: sommige providers bieden prijzen per token, wat kosteneffectiever kan zijn voor intermitterende AI-behoeften in vergelijking met het betalen voor rekenbronnen [1].
Samenvattend beïnvloedt de keuze van het instantietype de kosten door de balans tussen prestaties en consumptie van hulpbronnen te beïnvloeden. Het optimaliseren van instantieselectie op basis van specifieke werklastvereisten, het gebruik van kostenbesparende strategieën zoals spot-instanties en het overwegen van alternatieve hardware-opties kunnen de totale kosten voor het uitvoeren van Deepseek-R1 aanzienlijk verlagen.
Citaten:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-Model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-en-cheaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-when-inferentie-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bed-custom-model-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-fatch-inference-on-aws-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/