Wybór typu instancji znacząco wpływa na koszt uruchomienia DeepSeek-R1 na platformach chmurowych, takich jak AWS. Oto szczegółowy rozkład, w jaki sposób różne typy instancji i konfiguracje wpływają na koszty:
1. Rodzaje instancji i ceny:
- AWS: Koszt uruchomienia Deepseek-R1 na AWS zależy od wybranego typu instancji. Na przykład użycie instancji ML.G5.2XLARGE zapewnia dobrą równowagę wydajności i kosztów dla zadań wnioskowania na dużą skalę [4]. Jednak w przypadku bardziej intensywnych obliczeń można zastosować większe przypadki, takie jak C8G.16Xlarge na AWS Graviton4, co kosztuje około 1 863 USD miesięcznie w ramach wyceny na żądanie [6]. Można to zmniejszyć za pomocą planów oszczędnościowych EC2 lub instancji punktowych, oferując znaczące rabaty na zadania wnioskowania partii.
2. Optymalizacja wydajności i kosztów:
-Wnioskowanie partii vs. w czasie rzeczywistym: W przypadku wnioskowania na dużą skalę stosowanie większych rozmiarów partii może optymalizować zarówno koszty, jak i wydajność. Transformacja partii dla wnioskowania offline dodatkowo obniża koszty poprzez przetwarzanie danych luzem, a nie w czasie rzeczywistym [4].
- Instancje punktowe: Wykorzystanie instancji punktowych może zaoferować do 90% rabatu w porównaniu z cenami na żądanie, co czyni je idealnymi do przetwarzania partii, w których można się zarządzać zakłóceniami [6].
3. Rozważania sprzętowe:
- GPU vs. procesor: Chociaż GPU takie jak Nvidia H100 są potężne, są drogie. Korzystanie z procesorów z dużą ilością pamięci RAM, szczególnie w przypadku modeli takich jak Deepseek-R1, które wykorzystują mieszankę ekspertów (MOE), może być bardziej opłacalne [8].
-Alternatywni dostawcy: Biorąc pod uwagę węzły AMD MI300 na dostawcy chmur Azure lub Tier 2, mogą oferować lepsze wskaźniki kosztów wydajności w porównaniu z wysokiej klasy konfiguracjami GPU [8].
4. Strategie redukcji kosztów:
-Instancje zastrzeżone: Zobowiązanie do zastrzeżonych instancji może zapewnić znaczne rabaty na ceny na żądanie w celu długoterminowego wykorzystania.
- Automatyczne skalowanie: instancje mieszania z instancjami na żądanie poprzez automatyczne skalowanie może równoważyć dostępność i koszt.
-Zoptymalizowane modele cenowe: Niektórzy dostawcy oferują ceny na toke, które mogą być bardziej opłacalne dla przerywanych potrzeb AI w porównaniu z opłacaniem zasobów obliczeniowych [1].
Podsumowując, wybór rodzaju instancji wpływa na koszt, wpływając na równowagę między wydajnością a zużyciem zasobów. Optymalizacja wyboru instancji w oparciu o określone wymagania dotyczące obciążenia, wykorzystanie strategii oszczędnościowych, takich jak instancje punktowe, oraz rozważenie alternatywnych opcji sprzętowych może znacznie zmniejszyć całkowity koszt prowadzenia DeepSeek-R1.
Cytaty:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-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-seaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbMyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-hen-inhenference-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pring-model-of-deepseek-r1-distill-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-llama-70b-for-batch--anderference-on-aws-gaviton4?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/