La scelta del tipo di istanza influisce in modo significativo sul costo dell'esecuzione di DeepSeek-R1 su piattaforme cloud come AWS. Ecco una ripartizione dettagliata di come i diversi tipi di istanza e configurazioni influiscono sui costi:
1. Tipi di istanza e prezzi:
- AWS: il costo di eseguire DeepSeek-R1 su AWS dipende dal tipo di istanza scelto. Ad esempio, l'utilizzo di un'istanza ML.G5.2XLARGE fornisce un buon equilibrio tra prestazioni e costi per le attività di inferenza su larga scala [4]. Tuttavia, per calcoli più intensivi, possono essere utilizzati casi più grandi come C8G.16xlarge su AWS Graviton4, il che costa circa $ 1.863 al mese sotto prezzi su richiesta [6]. Ciò può essere ridotto con piani di risparmio EC2 o istanze spot, offrendo sconti significativi per le attività di inferenza batch.
2. Ottimizzazione delle prestazioni e dei costi:
-Batch vs. Inferenza in tempo reale: per l'inferenza su larga scala, l'uso di dimensioni batch più grandi può ottimizzare sia i costi che le prestazioni. La trasformazione batch per l'inferenza offline riduce ulteriormente i costi elaborando i dati in blocco anziché in tempo reale [4].
- istanze spot: l'utilizzo di istanze spot può offrire fino a uno sconto del 90% rispetto ai prezzi su richiesta, rendendoli ideali per l'elaborazione batch in cui le interruzioni sono gestibili [6].
3. Considerazioni sull'hardware:
- GPU vs. CPU: mentre GPU come Nvidia H100 sono potenti, sono costose. L'uso delle CPU con ampio RAM, in particolare per modelli come DeepSeek-R1 che impiegano l'architettura di MIME di esperti (MOE), può essere più conveniente [8].
-Provider alternativi: considerando i nodi AMD MI300 sui fornitori di cloud Azure o Tier 2 potrebbero offrire migliori rapporti di performance dei costi rispetto alle configurazioni GPU di fascia alta [8].
4. Strategie di riduzione dei costi:
-istanze riservate: impegnarsi in istanze riservate può fornire sconti significativi rispetto ai prezzi su richiesta per un utilizzo a lungo termine.
- Ridimensionamento automatico: le istanze del punto di miscelazione con istanze on demand tramite ridimensionamento automatico possono bilanciare la disponibilità e il costo.
-Modelli di prezzi ottimizzati: alcuni provider offrono prezzi per redazione, che possono essere più convenienti per le esigenze di intelligenza artificiale intermittente rispetto al pagamento delle risorse di calcolo [1].
In sintesi, la scelta del tipo di istanza influisce sul costo influenzando l'equilibrio tra prestazioni e consumo di risorse. L'ottimizzazione della selezione delle istanze in base a requisiti di carico di lavoro specifici, sfruttando strategie di risparmio sui costi come le istanze spot e considerando le opzioni hardware alternative può ridurre significativamente il costo complessivo di gestione di DeepSeek-R1.
Citazioni:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-emodel-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=News
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-when-inference-cost
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-dtisillitel-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-llama-70b --fot-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/