Esimerkkityypin valinta vaikuttaa merkittävästi DeepSeek-R1: n juoksemisen kustannuksiin pilvialustoilla, kuten AWS. Tässä on yksityiskohtainen erittely siitä, kuinka erilaiset esiintymän tyypit ja kokoonpanot vaikuttavat kustannuksiin:
1. Esimerkkityypit ja hinnoittelu:
- AWS: DeepSeek-R1: n ajamisen kustannukset AWS: llä riippuu valitusta ilmentymätyypistä. Esimerkiksi ML.G5.2xLarge-ilmentymän käyttäminen tarjoaa hyvän suorituskyvyn ja kustannusten tasapainon laajamittaisille päätelmätehtäville [4]. Intensiivisempiä laskelmia varten voidaan kuitenkin käyttää suurempia tapauksia, kuten C8G.16xlarge AWS Graviton4: llä, mikä maksaa noin 1 863 dollaria kuukaudessa tilaushinnoittelun mukaisesti [6]. Tätä voidaan vähentää EC2 -säästösuunnitelmilla tai spot -tapauksilla, jotka tarjoavat merkittäviä alennuksia eräpäätelmätehtäville.
2. suorituskyky ja kustannusten optimointi:
-Erä vs. reaaliaikaiset päätelmät: Suurten päätelmien osalta suurempien eräkokojen avulla voi optimoida sekä kustannukset että suorituskyvyn. Eräsuunnos offline-päätelmille vähentää edelleen kustannuksia käsittelemällä tietoja irtotavarana eikä reaaliajassa [4].
- Spot-esiintymät: Spot-esiintymien hyödyntäminen voi tarjota jopa 90%: n alennuksen verrattuna tilauskehityshinnoitteluun, mikä tekee niistä ihanteellisia eräkäsittelyyn, jossa keskeytykset ovat hallittavissa [6].
3. Laitteiden näkökohdat:
- GPU vs. CPU: Vaikka GPU: t, kuten NVIDIA H100, ovat voimakkaita, ne ovat kalliita. Prosessorin käyttäminen runsaasti RAM-muistia, etenkin Deepseek-R1: n kaltaisille malleille, joissa käytetään asiantuntijoiden (MOE) arkkitehtuuria, voi olla kustannustehokkaampaa [8].
-Vaihtoehtoiset palveluntarjoajat: AMD MI300 -solmujen huomioon ottaminen Azure- tai Tier 2 Cloud -palveluntarjoajilla saattaa tarjota parempia kustannussuoritussuhteita verrattuna huippuluokan GPU-kokoonpanoihin [8].
4. Kustannusvähennysstrategiat:
-Varatut tapaukset: Varaisiin tapauksiin sitoutuminen voi tarjota merkittäviä alennuksia pitkäaikaisen käytön tilauksen hinnoittelusta.
-
-Optimoidut hinnoittelumallit: Jotkut palveluntarjoajat tarjoavat sankasta hinnoittelua, mikä voi olla kustannustehokkaampi ajoittaisille AI-tarpeille verrattuna laskentaresurssien maksamiseen [1].
Yhteenvetona voidaan todeta, että ilmentymätyypin valinta vaikuttaa kustannuksiin vaikuttamalla suorituskyvyn ja resurssien kulutuksen väliseen tasapainoon. Esimerkkivalinnan optimointi tiettyihin työmäärän vaatimuksiin perustuen, kustannussäästöstrategioiden, kuten Spot-esiintymien, hyödyntäminen ja vaihtoehtoisten laitteistovaihtoehtojen huomioon ottaminen voi vähentää merkittävästi Deepseek-R1: n suorittamisen kokonaiskustannuksia.
Viittaukset:
.
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deptseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
.
.
.
.
.
.