Die Auswahl des Instanztyps wirkt sich erheblich auf die Kosten für das Ausführen von Deepseek-R1 auf Cloud-Plattformen wie AWS aus. Hier finden Sie eine detaillierte Aufschlüsselung, wie sich unterschiedliche Instanztypen und Konfigurationen auf Kosten auswirken:
1. Instanztypen und Preisgestaltung:
- AWS: Die Kosten für das Ausführen von Deepseek-R1 auf AWS hängen von dem ausgewählten Instanztyp ab. Beispielsweise bietet die Verwendung einer ml.g5.2xlarge-Instanz ein gutes Leistungsbilanz und die Kosten für groß angelegte Inferenzaufgaben [4]. Für intensivere Berechnungen können jedoch größere Instanzen wie C8G.16XLAGE auf AWS Graviton4 verwendet werden, die unter On-Demand-Preisen etwa 1.863 USD pro Monat kostet [6]. Dies kann durch EC2 -Sparpläne oder Spot -Instanzen reduziert werden, was erhebliche Rabatte für Stapel -Inferenzaufgaben bietet.
2. Leistung und Kostenoptimierung:
-Batch vs. Echtzeit-Inferenz: Bei groß angelegten Inferenz kann die Verwendung größerer Stapelgrößen sowohl Kosten als auch Leistung optimieren. Die Batch-Transformation für Offline-Inferenz reduziert die Kosten weiter durch Verarbeitung von Daten in Masse und nicht in Echtzeit [4].
.
3. Hardware -Überlegungen:
- GPU vs. CPU: Während GPUs wie Nvidia H100 leistungsstark sind, sind sie teuer. Die Verwendung von CPUs mit ausreichend RAM, insbesondere für Modelle wie Deepseek-R1, die eine Mischung aus Experten (MOE) -Scharchitektur verwenden, kann kostengünstiger sein [8].
-Alternative Anbieter: Die Berücksichtigung von AMD MI300-Knoten auf Azure- oder Tier 2-Cloud-Anbietern bietet möglicherweise bessere Kosten-Leistungs-Verhältnisse im Vergleich zu GPU-Konfigurationen mit hohen GPU [8].
4. Strategien zur Kostensenkung:
-Reservierte Fälle: Die Verpflichtung zu reservierten Instanzen kann erhebliche Rabatte gegenüber den Preisgestaltung für die langfristige Nutzung liefern.
- Auto Skalierung: Mischen von Spotinstanzen mit On-Demand-Instanzen über automatische Skalierung können Verfügbarkeit und Kosten ausgleichen.
-Optimierte Preismodelle: Einige Anbieter bieten eine Preisgestaltung an, die für intermittierende KI-Anforderungen kosteneffektiver sein können als bei der Bezahlung von Rechenressourcen [1].
Zusammenfassend wirkt sich die Auswahl des Instanztyps auf die Kosten aus, indem das Gleichgewicht zwischen Leistung und Ressourcenverbrauch beeinflusst wird. Optimierung der Instanzauswahl basierend auf spezifischen Anforderungen an die Arbeitsbelastung, die Nutzung von Kostensparstrategien wie Spot Instances und die Berücksichtigung alternativer Hardwareoptionen können die Gesamtkosten für das Ausführen von Deepseek-R1 erheblich senken.
Zitate:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-ther-make-leepseek-r1-ai-model-avacable-on-their-platformals.aspx?admgara=news
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-chaper-rong-activity-728814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealTruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-leepseek-r1-already-better- than-o3-when-in-inference-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deek-r1-distilla-lama-models-mazon-drock-custom-model-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-for-batch-inference-on --aws-graviton4?lang=en
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comportment/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/