La elección del tipo de instancia afecta significativamente el costo de ejecutar Deepseek-R1 en plataformas en la nube como AWS. Aquí hay un desglose detallado de cómo los diferentes tipos y configuraciones de instancias afectan los costos de los costos:
1. Tipos de instancias y precios:
- AWS: el costo de ejecutar Deepseek-R1 en AWS depende del tipo de instancia elegido. Por ejemplo, el uso de una instancia ML.G5.2xLarge proporciona un buen equilibrio de rendimiento y costo para tareas de inferencia a gran escala [4]. Sin embargo, para cálculos más intensivos, se pueden usar instancias más grandes como C8G.16xLarge en AWS Graviton4, lo que cuesta alrededor de $ 1,863 por mes bajo precios bajo demanda [6]. Esto se puede reducir con los planes de ahorro EC2 o instancias spot, ofreciendo descuentos significativos para tareas de inferencia por lotes.
2. Optimización de rendimiento y costos:
-Inferencia por lotes versus en tiempo real: para la inferencia a gran escala, el uso de tamaños de lotes más grandes puede optimizar tanto el costo como el rendimiento. La transformación por lotes para la inferencia fuera de línea reduce aún más los costos al procesar datos a granel en lugar de en tiempo real [4].
- Instancias puntuales: la utilización de instancias spot puede ofrecer hasta un descuento del 90% en comparación con los precios a pedido, lo que las hace ideales para el procesamiento por lotes donde las interrupciones son manejables [6].
3. Consideraciones de hardware:
- GPU vs. CPU: mientras que las GPU como NVIDIA H100 son poderosas, son caras. El uso de CPU con amplia RAM, especialmente para modelos como Deepseek-R1 que emplean la mezcla de la arquitectura de expertos (MOE), puede ser más rentable [8].
-Proveedores alternativos: considerar los nodos AMD MI300 en los proveedores de nubes de Azure o Nivel 2, podrían ofrecer mejores relaciones de costo-rendimiento en comparación con las configuraciones de GPU de alta gama [8].
4. Estrategias de reducción de costos:
-Instancias reservadas: comprometerse con instancias reservadas puede proporcionar descuentos significativos sobre los precios a pedido para el uso a largo plazo.
- Escala automática: la mezcla de instancias spot con instancias a pedido a través de la escala automática puede equilibrar la disponibilidad y el costo.
-Modelos de fijación de precios optimizados: algunos proveedores ofrecen fijación de precios por parte, que pueden ser más rentables para las necesidades intermitentes de IA en comparación con el pago de los recursos informáticos [1].
En resumen, la elección del tipo de instancia afecta el costo al influir en el equilibrio entre el rendimiento y el consumo de recursos. Optimizar la selección de instancias basada en requisitos de carga de trabajo específicos, aprovechar estrategias de ahorro de costos como instancias spot y considerar las opciones alternativas de hardware puede reducir significativamente el costo general de ejecutar Deepseek-R1.
Citas:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-oters-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-andheaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/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/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/picing-model-ofdeepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch --inference-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/