Выбор типа экземпляра значительно влияет на стоимость запуска DeepSeek-R1 на облачных платформах, таких как AWS. Вот подробное разбивку того, как различные типы экземпляров и конфигурации влияют на затраты:
1. Типы экземпляров и цены:
- AWS: Стоимость работы DeepSeek-R1 на AWS зависит от выбранного типа экземпляра. Например, использование экземпляра ML.G5.2xlarge обеспечивает хороший баланс производительности и стоимости для крупномасштабных задач вывода [4]. Тем не менее, для более интенсивных вычислений можно использовать более крупные случаи, такие как C8G.16xlarge на AWS Graviton4, что стоит около 1863 долл. США в месяц по ценам по требованию [6]. Это может быть сокращено с помощью планов сбережений EC2 или точечных экземпляров, предлагая значительные скидки для партийных задач.
2. Оптимизация производительности и затрат:
-Партия против вывода в режиме реального времени: для крупномасштабного вывода использование больших размеров партий может оптимизировать как стоимость, так и производительность. Плаченочное преобразование для автономного вывода еще больше снижает затраты, обрабатывая данные объемными, а не в режиме реального времени [4].
- Точечные экземпляры. Использование точечных экземпляров может предложить скидку до 90% по сравнению с ценообразованием по требованию, что делает их идеальными для переработки партии, где прерывания являются управляемыми [6].
3. Аппаратные соображения:
- GPU против процессора: в то время как графические процессоры, такие как Nvidia H100, являются мощными, они дороги. Использование процессоров с достаточным количеством оперативной памяти, особенно для таких моделей, как DeepSeek-R1, в которых используется смесь архитектуры экспертов (MOE), может быть более рентабельным [8].
-Альтернативные поставщики: Принимая во внимание узлы AMD MI300 на облачных поставщиках Azure или Tier 2, могут предлагать более высокие коэффициенты производительности затрат по сравнению с конфигурациями высокого класса GPU [8].
4. Стратегии снижения затрат:
-Зарезервированные экземпляры: приверженность зарезервированным экземплярам может обеспечить значительные скидки по цене по требованию на долгосрочное использование.
- Автоматическое масштабирование: смешивание точечных экземпляров с экземплярами по требованию с помощью автоматического масштабирования может сбалансировать доступность и стоимость.
-Оптимизированные модели ценообразования: некоторые поставщики предлагают ценообразование на ток, что может быть более экономически эффективным для прерывистых потребностей ИИ по сравнению с оплатой вычислительных ресурсов [1].
Таким образом, выбор типа экземпляра влияет на стоимость, влияя на баланс между эффективностью и потреблением ресурсов. Оптимизация выбора экземпляра на основе конкретных требований к рабочей нагрузке, использование стратегий экономии затрат, таких как точечные экземпляры, и рассмотрение альтернативных аппаратных вариантов может значительно снизить общую стоимость запуска DeepSeek-R1.
Цитаты:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-athers-make-deepseek-r1-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-tan-o3-wnere-inference-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-infere-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu --hixrtfsasokh8gl-koga/pring-model-of-deepseek-r1-distill-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-for-batch-onference-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/