Alegerea tipului de instanță afectează în mod semnificativ costul rulării DeepSeek-R1 pe platformele cloud precum AWS. Iată o defalcare detaliată a modului în care diferite tipuri de instanțe și configurații de impact asupra costurilor de impact:
1.. Tipuri de instanțe și prețuri:
- AWS: Costul rulării Deepseek-R1 pe AWS depinde de tipul de instanță ales. De exemplu, utilizarea unei instanțe ML.G5.2xlarge oferă un echilibru bun de performanță și cost pentru sarcini de inferență pe scară largă [4]. Cu toate acestea, pentru calcule mai intense, pot fi utilizate cazuri mai mari precum C8G.16xlarge pe AWS Graviton4, care costă aproximativ 1.863 USD pe lună sub prețuri la cerere [6]. Acest lucru poate fi redus cu planuri de economii EC2 sau instanțe la fața locului, oferind reduceri semnificative pentru sarcini de inferență în lot.
2. Optimizarea performanței și a costurilor:
-Inferență în timp real vs. Transformarea lotului pentru inferența offline reduce în continuare costurile prin procesarea datelor în vrac, mai degrabă decât în timp real [4].
- Instanțe la fața locului: Utilizarea instanțelor la fața locului poate oferi până la o reducere de 90% în comparație cu prețurile la cerere, ceea ce le face ideale pentru procesarea loturilor în care întreruperile sunt gestionabile [6].
3. Considerații hardware:
- GPU vs. CPU: În timp ce GPU -urile precum Nvidia H100 sunt puternice, acestea sunt scumpe. Utilizarea procesoarelor cu RAM ample, în special pentru modele precum DeepSeek-R1 care utilizează amestecul de arhitectură de experți (MOE), poate fi mai rentabilă [8].
-Furnizori alternativi: Luând în considerare nodurile AMD MI300 de pe furnizorii de cloud Azure sau Tier 2 ar putea oferi raporturi mai bune de performanță costuri în comparație cu configurațiile GPU de înaltă calitate [8].
4. Strategii de reducere a costurilor:
-Instanțe rezervate: Angajarea în instanțele rezervate poate oferi reduceri semnificative asupra prețurilor la cerere pentru utilizarea pe termen lung.
- Scalarea automată: amestecarea instanțelor spot cu instanțe la cerere prin scalare automată poate echilibra disponibilitatea și costul.
-Modele de prețuri optimizate: Unii furnizori oferă prețuri per-tok, care pot fi mai rentabile pentru nevoile AI intermitente în comparație cu plata resurselor de calcul [1].
În rezumat, alegerea tipului de instanță afectează costurile prin influențarea echilibrului dintre performanță și consumul de resurse. Optimizarea selecției de instanță pe baza cerințelor specifice ale volumului de muncă, utilizarea strategiilor de economisire a costurilor, cum ar fi instanțele spot, și luând în considerare opțiunile hardware alternative poate reduce semnificativ costul general al rulării Deepseek-R1.
Citări:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-Microsoft-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-setter-and-heaper-wrong-atity-728814972271280128-Vyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-when-inference-costs
]
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-r1-distille-lama-models-with-amazon-bdrock-custom-model-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-lama-70b-for-tchatch-inferrence-on-abtarviton4?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/