Le choix du type d'instance affecte considérablement le coût de l'exécution de Deepseek-R1 sur les plates-formes cloud comme AWS. Voici une ventilation détaillée de la façon dont les différents types d'instances et configurations ont un impact sur les coûts:
1. Types d'instances et prix:
- AWS: le coût de la course profonde-R1 sur AWS dépend du type d'instance choisi. Par exemple, l'utilisation d'une instance ML.G5.2xlarge fournit un bon équilibre de performances et de coût pour les tâches d'inférence à grande échelle [4]. Cependant, pour des calculs plus intensifs, des cas plus importants comme C8G.16xlarge sur AWS Graviton4 peuvent être utilisés, ce qui coûte environ 1863 $ par mois sous des prix à la demande [6]. Cela peut être réduit avec les plans d'épargne EC2 ou les instances ponctuelles, offrant des réductions importantes pour les tâches d'inférence par lots.
2. Performances et optimisation des coûts:
- Batch vs inférence en temps réel: pour une inférence à grande échelle, l'utilisation de tailles de lots plus importantes peut optimiser à la fois le coût et les performances. La transformation par lots pour l'inférence hors ligne réduit encore les coûts en traitant les données en vrac plutôt qu'en temps réel [4].
- Instances SPOT: L'utilisation d'instances SPOT peut offrir jusqu'à une remise jusqu'à 90% par rapport à la tarification à la demande, ce qui les rend idéales pour le traitement par lots où les interruptions sont gérables [6].
3. Considérations matérielles:
- GPU vs CPU: Bien que les GPU comme NVIDIA H100 soient puissants, ils sont chers. L'utilisation de processeurs avec une RAM ample, en particulier pour des modèles comme Deepseek-R1 qui utilisent l'architecture du mélange d'experts (MOE), peut être plus rentable [8].
- Provideurs alternatifs: la considération de nœuds AMD MI300 sur les fournisseurs de cloud Azure ou de niveau 2 pourrait offrir de meilleurs ratios coûts-performance par rapport aux configurations GPU haut de gamme [8].
4. Stratégies de réduction des coûts:
- Instances réservées: s'engager dans les instances réservées peut fournir des remises importantes sur les prix à la demande pour une utilisation à long terme.
- Échelle automatique: Mélanger les instances ponctuelles avec des instances à la demande via la mise à l'échelle automatique peut équilibrer la disponibilité et le coût.
- Modèles de tarification optimisés: certains fournisseurs offrent des prix par token, qui peuvent être plus rentables pour les besoins intermittents d'IA par rapport au paiement des ressources informatiques [1].
En résumé, le choix du type d'instance affecte le coût en influençant l'équilibre entre les performances et la consommation de ressources. L'optimisation de la sélection des instances basée sur des exigences spécifiques de la charge de travail, la mise en œuvre de stratégies d'économie telles que les instances ponctuelles, et la considération d'options matérielles alternatives peut réduire considérablement le coût global de l'exécution de Deepseek-R1.
Citations:
[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-and-cheper-wrong-activité-7288814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruisme.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-when-inference-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-ofeepseek-r1-distilla-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-iMport
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-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/