インスタンスタイプの選択は、AWSなどのクラウドプラットフォームでDeepSeek-R1を実行するコストに大きく影響します。異なるインスタンスの種類と構成がコストにどのように影響するかの詳細な内訳は次のとおりです。
1.インスタンスの種類と価格設定：
-AWS：AWSでDeepSeek-R1を実行するコストは、選択したインスタンスタイプによって異なります。たとえば、ML.G5.2XLARGEインスタンスを使用すると、大規模な推論タスクのパフォーマンスとコストのバランスが良好です[4]。ただし、より集中的な計算では、AWS Graviton4のC8G.16XLARGEなどの大きなインスタンスを使用できます。これは、EC2貯蓄プランまたはスポットインスタンスで削減でき、バッチ推論タスクに大幅な割引を提供します。
2。パフォーマンスとコストの最適化：
- バッチとリアルタイム推論：大規模な推論の場合、より大きなバッチサイズを使用すると、コストとパフォーマンスの両方を最適化できます。オフライン推論のバッチ変換は、リアルタイムではなくバルクでデータを処理することにより、コストをさらに削減します[4]。
- スポットインスタンス：スポットインスタンスを使用すると、オンデマンド価格設定と比較して最大90％の割引を提供でき、中断が管理可能なバッチ処理に最適になります[6]。
3。ハードウェアの考慮事項：
-GPU対CPU：NVIDIA H100のようなGPUは強力ですが、高価です。特に専門家(MOE)アーキテクチャの混合物を採用するDeepSeek-R1などのモデルでは、十分なRAMを使用してCPUを使用すると、より費用対効果が高くなります[8]。
- 代替プロバイダー：AzureまたはTier 2クラウドプロバイダーのAMD MI300ノードを考慮すると、ハイエンドGPU構成と比較して、より良いコストパフォーマンス比を提供する可能性があります[8]。
4。コスト削減戦略：
- 予約されたインスタンス：予約されたインスタンスにコミットすることで、長期使用のためのオンデマンド価格よりも大幅な割引を提供できます。
- 自動スケーリング：自動スケーリングを介したオンデマンドインスタンスとスポットインスタンスを混合すると、可用性とコストのバランスが取れます。
- 最適化された価格設定モデル：一部のプロバイダーは、トークンあたりの価格設定を提供します。これは、コンピューティングリソースの支払いと比較して、断続的なAIニーズに費用対効果が高い場合があります[1]。
要約すると、インスタンスタイプの選択は、パフォーマンスとリソース消費のバランスに影響を与えることにより、コストに影響します。特定のワークロード要件に基づいてインスタンスの選択を最適化し、スポットインスタンスなどのコスト削減戦略を活用し、代替のハードウェアオプションを検討することで、DeepSeek-R1の実行の全体的なコストを大幅に削減できます。
引用：
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-other-make-deepseek-r1-ai-model-abailable-on-their-platforms.aspx？admgarea = news
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-pativity-7288814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.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-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-r1-distill-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
[6] https://community.aws/content/2rhji6cba1ib55f3tjsfpadpxs/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/