Valet av instansstyp påverkar avsevärt kostnaden för att köra Deepseek-R1 på molnplattformar som AWS. Här är en detaljerad uppdelning av hur olika instansstyper och konfigurationer påverkar kostnaderna:
1. Instanstyper och prissättning:
- AWS: Kostnaden för att köra Deepseek-R1 på AWS beror på den valda instansstypen. Att använda en ML.G5.2XLarge-instans ger till exempel en bra balans mellan prestanda och kostnad för storskaliga inferensuppgifter [4]. För mer intensiva beräkningar kan emellertid större fall som C8G.16XLARGE på AWS Graviton4 användas, vilket kostar cirka 1 863 dollar per månad under prissättning på begäran [6]. Detta kan minskas med EC2 -besparingsplaner eller spotinstanser, vilket erbjuder betydande rabatter för batchinferensuppgifter.
2. Prestanda och kostnadsoptimering:
-Batch kontra realtidsinferens: För storskalig inferens kan du använda större batchstorlekar optimera både kostnader och prestanda. Batchtransformation för offline-inferens minskar ytterligare kostnaderna genom att bearbeta data i bulk snarare än i realtid [4].
- Spotinstanser: Att använda spotinstanser kan erbjuda upp till 90% rabatt jämfört med prissättning på begäran, vilket gör dem idealiska för batchbearbetning där avbrott är hanterbara [6].
3. Hårdvaruöverväganden:
- GPU vs. CPU: Medan GPU: er som NVIDIA H100 är kraftfulla, är de dyra. Att använda CPU: er med gott om RAM, särskilt för modeller som Deepseek-R1 som använder blandning av experter (MOE) -arkitektur, kan vara mer kostnadseffektiv [8].
-Alternativa leverantörer: Med tanke på AMD MI300-noder på Azure eller Tier 2 molnleverantörer kan erbjuda bättre kostnadsförhållanden jämfört med avancerade GPU-konfigurationer [8].
4. Strategier för kostnadsminskning:
-Reserverade instanser: Att engagera sig till reserverade instanser kan ge betydande rabatter jämfört med prissättning på begäran för långsiktig användning.
- Auto-skalning: Blandning av spotinstanser med on-demand-instanser via bilskalning kan balansera tillgänglighet och kostnad.
-Optimerade prissättningsmodeller: Vissa leverantörer erbjuder prissättning per tal, vilket kan vara mer kostnadseffektivt för intermittenta AI-behov jämfört med att betala för datorresurser [1].
Sammanfattningsvis påverkar valet av instansstyp kostnaden genom att påverka balansen mellan prestanda och resursförbrukning. Optimering av instansval baserat på specifika arbetsbelastningskrav, utnyttjande av kostnadsbesparande strategier som Spot-instanser och att överväga alternativa hårdvarualternativ kan minska de totala kostnaderna för att köra Deepseek-R1.
Citeringar:
]
]
]
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
;
]
]
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1icukfm/running_deepseek_r1_on_aws_cost_hardware/