Вибір типу екземпляра суттєво впливає на вартість запуску DeepSeek-R1 на хмарних платформах, таких як AWS. Ось детальний розбиття того, як різні типи екземплярів та конфігурації впливають на витрати:
1. Типи екземплярів та ціни:
- AWS: Вартість роботи DeepSeek-R1 на AWS залежить від обраного типу екземпляра. Наприклад, використання екземпляра ML.G5.2xLarge забезпечує хороший баланс продуктивності та вартість великих завдань у висновку [4]. Однак для більш інтенсивних обчислень можуть бути використані більші випадки, такі як C8G.16xLarge на AWS Graviton4, що коштує близько 1863 доларів на місяць за ціноутворення на вимогу [6]. Це може бути зменшено за допомогою планів заощаджень EC2 або випадків, пропонуючи значні знижки для завдань у виходи пакетів.
2. Оптимізація продуктивності та витрат:
-Висновок партії та в режимі реального часу: Для масштабного висновку використання більших розмірів партії може оптимізувати як витрати, так і продуктивність. Пакетна трансформація для офлайн-виводу додатково зменшує витрати шляхом обробки даних оптом, а не в режимі реального часу [4].
- Пляхаючі екземпляри: Використання екземплярів спот може запропонувати до 90% знижку порівняно з ціноутворенням на вимогу, що робить їх ідеальними для обробки пакетів, де перебої керовані [6].
3. Обробні міркування:
- GPU проти процесора: Хоча GPU, як Nvidia H100, є потужними, вони дорогі. Використання процесорів з достатньою кількістю оперативної пам’яті, особливо для таких моделей, як DeepSeek-R1, які використовують суміш архітектури експертів (MOE), може бути більш економічним [8].
-Альтернативні постачальники: Враховуючи вузли AMD MI300 на Azure або Tier 2 Cloud Providers, можуть запропонувати кращі коефіцієнти ефективності витрат порівняно з висококласними конфігураціями GPU [8].
4. Стратегії зменшення витрат:
-Зарезервовані екземпляри: зобов’язання зарезервованих екземплярів може забезпечити значні знижки щодо ціноутворення на замовлення на довгострокове використання.
- Автоматичне масштабування: Змішування плям із екземпляром на вимогу через автоматичне масштабування може збалансувати доступність та вартість.
-Оптимізовані моделі ціноутворення: Деякі провайдери пропонують ціноутворення за податування, що може бути більш економічним для переривчастих потреб AI порівняно з оплатою за обчислювальні ресурси [1].
Ad
Підсумовуючи, вибір типу екземпляра впливає на вартість, впливаючи на баланс між ефективністю та споживанням ресурсів. Оптимізація вибору екземплярів на основі конкретних вимог до навантаження, використання стратегій економії витрат, таких як точкові екземпляри, та врахування альтернативних варіантів обладнання можуть значно зменшити загальну вартість роботи DeepSeek-R1.
Цитати:
.
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
.
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
.
.
[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/