Výber typu inštancie výrazne ovplyvňuje náklady na spustenie Deepseek-R1 na cloudových platformách, ako je AWS. Tu je podrobné rozdelenie toho, ako rôzne typy inštancií a konfigurácie ovplyvňujú náklady:
1. Typy a ceny inštancií:
- AWS: Náklady na spustenie DeepSeek-R1 na AWS závisia od zvoleného typu inštancie. Napríklad použitie inštancie ML.G5.2xlarge poskytuje dobrú rovnováhu výkonu a nákladov na rozsiahle inferenčné úlohy [4]. Pre intenzívnejšie výpočty sa však môžu použiť väčšie inštancie, ako je C8G.16xlarge na AWS Graviton4, čo stojí asi 1 863 dolárov mesačne pri cenách na požiadanie [6]. To sa dá znížiť pomocou úsporných plánov EC2 alebo inštanciami spotov, ktoré ponúka značné zľavy na úlohy odvodenia od dávky.
2. Optimalizácia výkonnosti a nákladov:
-Dávka verzus inferencia v reálnom čase: Pre rozsiahle odvodenie môže používanie väčších veľkostí šarží optimalizovať náklady aj výkon. Dávka transformácie pre inferenciu offline ďalej znižuje náklady spracovaním údajov skôr hromadne ako v reálnom čase [4].
- Spotné inštancie: Využitie inštancií spotov môže ponúkať až 90% zľavu v porovnaní s cenou na požiadanie, vďaka čomu sú ideálne pre dávkové spracovanie, kde je prerušenia zvládnuteľné [6].
3. Hardvérové úvahy:
- GPU vs. CPU: Zatiaľ čo GPU ako NVIDIA H100 sú silné, sú drahé. Použitie CPU s rozsiahlym RAM, najmä pre modely ako Deepseek-R1, ktoré využívajú zmes odborníkov (MOE) architektúry, môže byť nákladovo efektívnejšie [8].
-Alternatívni poskytovatelia: Vzhľadom na uzly AMD MI300 na Azure alebo Tier 2 Cloud poskytovatelia môžu ponúknuť lepšie pomery nákladov a výkonu v porovnaní s špičkovými konfiguráciami GPU [8].
4. Stratégie znižovania nákladov:
-Rezervované inštancie: Zaviazanie sa na vyhradené inštancie môže poskytnúť významné zľavy týkajúce sa stanovovania cien na dlhodobé využitie.
- Automatické škálovanie: Miešanie inštancií spotov s inštanciami na požiadanie prostredníctvom automatického škálovania môže vyvážiť dostupnosť a náklady.
-Optimalizované cenové modely: Niektorí poskytovatelia ponúkajú ceny za toke, ktoré môžu byť nákladovo efektívnejšie pre intermitentné potreby AI v porovnaní s platením za výpočtové zdroje [1].
Stručne povedané, výber typu inštancie ovplyvňuje náklady ovplyvňovaním rovnováhy medzi výkonom a spotrebou zdrojov. Optimalizácia výberu inštancie na základe konkrétnych požiadaviek na pracovné zaťaženie, využitie stratégií úspory nákladov, ako sú napríklad prípadové inštancie a zváženie alternatívnych možností hardvéru môže výrazne znížiť celkové náklady na prevádzku DeepSeek-R1.
Citácie:
Https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-oogle-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaible-on-their-platfors.aspx?admgarea=news
Https://www.linkedin.com/posts/zhu-Liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-activity-Activity-ctivity-7288814972271280128-Vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbMyU5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-better-han-o3-when-inferencia-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-using-a-large-model-inference-container/
Https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-r1-distille-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
Https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deployinginging-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-aws-aws-aws-aws-aws-aws-aws-aws-aws-aws-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/