Valget av forekomsttype påvirker kostnadene for å kjøre DeepSeek-R1 betydelig på skyplattformer som AWS. Her er en detaljert oversikt over hvordan forskjellige forekomsttyper og konfigurasjoner påvirker kostnader:
1. Forekomsttyper og priser:
- AWS: Kostnadene for å kjøre DeepSeek-R1 på AWS avhenger av valgt type valgt. For eksempel gir bruk av en ML.G5.2xLarge-forekomst en god balanse mellom ytelse og kostnader for storskala inferanseoppgaver [4]. For mer intensive beregninger kan imidlertid større forekomster som C8G.16xLarge på AWS Graviton4 brukes, noe som koster omtrent $ 1.863 per måned under priser på etterspørsel [6]. Dette kan reduseres med EC2 spareplaner eller spotforekomster, og tilbyr betydelige rabatter for batch inferensoppgaver.
2. Resultat og kostnadsoptimalisering:
-Batch vs. sanntids inferens: For storskala inferens kan bruk av større batchstørrelser optimalisere både kostnad og ytelse. Batchtransform for offline inferens reduserer kostnadene ytterligere ved å behandle data i bulk snarere enn i sanntid [4].
- Spot-forekomster: Å bruke spotforekomster kan tilby opptil 90% rabatt sammenlignet med priser på forespørsel, noe som gjør dem ideelle for batchbehandling der avbrudd er håndterbare [6].
3. Maskinvarehensyn:
- GPU vs. CPU: Mens GPU -er som NVIDIA H100 er kraftige, er de dyre. Å bruke CPUer med rikelig RAM, spesielt for modeller som DeepSeek-R1 som bruker blanding av eksperter (MOE) arkitektur, kan være mer kostnadseffektiv [8].
-Alternative leverandører: Tatt i betraktning AMD MI300-noder på Azure eller Tier 2 skyleverandører kan tilby bedre kostnadsytelsesforhold sammenlignet med avanserte GPU-konfigurasjoner [8].
4. Strategier for kostnadsreduksjon:
-Reserverte forekomster: Forbindelse til reserverte forekomster kan gi betydelige rabatter over priser på forespørsel for langsiktig bruk.
- AUTOSKALING: Blanding av forekomster med forekomster på forespørsel via automatisk skalering kan balansere tilgjengelighet og kostnader.
-Optimaliserte prismodeller: Noen leverandører tilbyr priser per eken, noe som kan være mer kostnadseffektivt for periodiske AI-behov sammenlignet med å betale for beregningsressurser [1].
Oppsummert påvirker valg av forekomsttype kostnadene ved å påvirke balansen mellom ytelse og ressursforbruk. Optimalisering av forekomstvalg basert på spesifikke krav til arbeidsmengde, å utnytte kostnadsbesparende strategier som spotforekomster, og vurdere alternative maskinvarealternativer kan redusere de totale kostnadene for å kjøre DeepSeek-R1 betydelig.
Sitasjoner:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-asso-make-depseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admarnea=news
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-retter-and-cheaper-wrong-aktivitet-728881497271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-preepseek-r1-artsy-better-han-o3-when-inference-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-modell-inferens-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-depseek-r1-distilled-lama-models-with-azon-bedrock-custom-modell-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-edseek-r1-distill-lama-70b-for-batch-inferen-on-aws-gravon4?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/