A escolha do tipo de instância afeta significativamente o custo da execução do Deepseek-R1 em plataformas de nuvem como a AWS. Aqui está um detalhamento detalhado de como diferentes tipos de instância e configurações afetam os custos:
1. Tipos de instância e preços:
- AWS: O custo da execução do Deepseek-R1 na AWS depende do tipo de instância escolhido. Por exemplo, o uso de uma instância ML.G5.2XLARGE fornece um bom equilíbrio de desempenho e custo para tarefas de inferência em larga escala [4]. No entanto, para cálculos mais intensivos, podem ser usadas instâncias maiores como C8G.16XLARGE na AWS Graviton4, que custa cerca de US $ 1.863 por mês sob preços sob demanda [6]. Isso pode ser reduzido com planos de poupança do EC2 ou instâncias spot, oferecendo descontos significativos para tarefas de inferência em lote.
2. Desempenho e otimização de custos:
-Inferência em lote vs. em tempo real: Para inferência em larga escala, o uso de tamanhos maiores de lote pode otimizar o custo e o desempenho. A transformação do lote para inferência offline reduz ainda mais os custos processando os dados a granel e não em tempo real [4].
- Instâncias à vista: a utilização de instâncias à vista pode oferecer um desconto de até 90% em comparação com os preços sob demanda, tornando-os ideais para o processamento em lote, onde as interrupções são gerenciáveis [6].
3. Considerações de hardware:
- GPU vs. CPU: Enquanto as GPUs como o NVIDIA H100 são poderosas, elas são caras. O uso de CPUs com amplo RAM, especialmente para modelos como Deepseek-R1, que empregam a mistura de arquitetura de especialistas (MOE), podem ser mais econômicos [8].
-Provedores alternativos: considerando os nós da AMD MI300 nos provedores de nuvem do Azure ou de Nível 2, podem oferecer melhores índices de custo-desempenho em comparação com as configurações de GPU de ponta [8].
4. Estratégias de redução de custos:
-Instâncias reservadas: comprometer-se com instâncias reservadas pode fornecer descontos significativos sobre os preços sob demanda para uso a longo prazo.
- Escalagem automática: misturar instâncias de ponto com instâncias sob demanda por meio de escala automática pode equilibrar a disponibilidade e o custo.
-Modelos de preços otimizados: alguns provedores oferecem preços por token, o que pode ser mais econômico para as necessidades intermitentes de IA em comparação com o pagamento de recursos de computação [1].
Em resumo, a escolha do tipo de instância afeta o custo, influenciando o equilíbrio entre desempenho e consumo de recursos. Otimizando a seleção de instâncias com base em requisitos específicos de carga de trabalho, alavancando estratégias de economia de custos, como instâncias spot e considerando as opções alternativas de hardware, pode reduzir significativamente o custo geral da execução do Deepseek-R1.
Citações:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avilable on their-platforms.aspx?admgarea=news
[2] https://www.linkedin.com/postss/zhu-liang_deepseek-r1-is-s-better-and-cheeper-wrong-ativity-7288814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/postss/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-when-inference-costs
[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/quhcixrtfsaskh8gl-koga/pricing-model-ofdeepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-odel
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1iB5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch infere-on-aws-graviton4?nang=en
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibm5u3/how_can_we_be_so_sure_the_traning_of_deepseek_r1/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1icukfm/running_deepseek_r1_on_aws_cost_hardware/