Izbira vrste primerka pomembno vpliva na stroške teka Deepseek-R1 na oblačnih platformah, kot je AWS. Tu je podrobna razčlenitev, kako različne vrste in konfiguracije vplivajo na stroške:
1. Vrste in cene primerkov:
- AWS: Stroški teka Deepseek-R1 na AWS so odvisni od izbranega tipa primerka. Na primer, uporaba primerka ML.G5.2xlarge zagotavlja dobro ravnovesje zmogljivosti in stroškov za velike naloge sklepanja [4]. Vendar pa je za intenzivnejše izračune mogoče uporabiti večje primere, kot je C8G.16xlarge na AWS Graviton4, kar stane približno 1.863 dolarjev na mesec po cenah na zahtevo [6]. To je mogoče zmanjšati z varčevalnimi načrti EC2 ali primeri krajev, ki ponujajo pomembne popuste za naloge sklepanja o paketu.
2. Učinkovitost in optimizacija stroškov:
-Sklep v primerjavi s serijo: Za veliko sklepanje o obsežnem obsegu lahko uporaba večjih velikosti serije optimizira tako stroške kot zmogljivost. Paketna preobrazba za sklepanje brez povezave še dodatno zmanjša stroške z obdelavo podatkov v velikem času in ne v realnem času [4].
- Primeri spot: Uporaba primerov na kraju samem lahko ponudi do 90% popust v primerjavi s cenami na zahtevo, zaradi česar so idealni za obdelavo šarže, kjer so prekinitve obvladljive [6].
3. Strojna vprašanja:
- GPU proti CPU: Medtem ko so GPU, kot je Nvidia H100, močni, so dragi. Uporaba CPU-jev z dovolj RAM-om, zlasti za modele, kot je Deepseek-R1, ki uporabljajo mešanico arhitekture strokovnjakov (MOE), je lahko bolj stroškovno učinkovita [8].
-Alternativni ponudniki: Glede na to, da AMD MI300 vozlišča na Azure ali 2-u 2 oblačil lahko ponudijo boljša razmerja med stroški in zmogljivostjo v primerjavi z vrhunskimi konfiguracijami GPU [8].
4. Strategije zmanjšanja stroškov:
-Rezervirani primeri: Zavezana za rezervirane primere lahko zagotovi znatne popuste glede cen na zahtevo za dolgoročno uporabo.
- Samodejno skaliranje: Mešanje primerov mest z primerki na zahtevo prek samodejnega skaliranja lahko uravnoteži razpoložljivost in stroške.
-Optimizirani modeli cen: Nekateri ponudniki ponujajo cene na določeni tok, kar je lahko bolj stroškovno učinkovito za občasne potrebe AI v primerjavi s plačilom za računalniške vire [1].
Če povzamemo, izbira vrste primerka vpliva na stroške z vplivanjem na ravnovesje med uspešnostjo in porabo virov. Optimizacija izbire primerkov na podlagi posebnih zahtev glede obremenitve, uporaba strategij za varčevanje stroškov, kot so primeri na mestu, in upoštevanje alternativnih možnosti strojne opreme lahko znatno zmanjšajo skupne stroške teka Deepseek-R1.
Navedbe:
[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-beaper-cheaper-Wrong-aktivnost-7288814972271280128-Vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-meepseek-r1-already-better- than-o3-when-inference
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cainer/
[5] https://repost.aws/questions/qu--hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek--distilled-llama-models--amazon-bedrock-custom-model-Import
[6] https://community.aws/content/2rHrji6cxBa1ib5f3tjsfPadpxs/Deploy-reepseek-r1-distill-llama-70b-za-batch-in--aws-graviton4?lang=sl
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibm5u3/how_can_we_so_sure_the_training_of_deepseek_r1/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1icukfm/running_deepseek_r1_on_aws_cost_hardware/