Việc lựa chọn loại thể hiện ảnh hưởng đáng kể đến chi phí chạy DeepSeek-R1 trên các nền tảng đám mây như AWS. Dưới đây là một sự cố chi tiết về cách các loại thể hiện và cấu hình khác nhau chi phí tác động:
1. Các loại ví dụ và giá cả:
- AWS: Chi phí chạy DeepSeek-R1 trên AWS phụ thuộc vào loại trường hợp được chọn. Ví dụ: sử dụng phiên bản ML.G5.2xlarge cung cấp một sự cân bằng tốt về hiệu suất và chi phí cho các nhiệm vụ suy luận quy mô lớn [4]. Tuy nhiên, đối với các tính toán chuyên sâu hơn, có thể sử dụng các trường hợp lớn hơn như C8G.16XLarge trên AWS Graviton4, có giá khoảng $ 1,863 mỗi tháng theo giá theo yêu cầu [6]. Điều này có thể được giảm bằng các kế hoạch tiết kiệm EC2 hoặc các trường hợp tại chỗ, cung cấp giảm giá đáng kể cho các nhiệm vụ suy luận hàng loạt.
2. Hiệu suất và tối ưu hóa chi phí:
-Batch so với suy luận thời gian thực: Đối với suy luận quy mô lớn, sử dụng kích thước lô lớn hơn có thể tối ưu hóa cả chi phí và hiệu suất. Biến đổi hàng loạt cho suy luận ngoại tuyến sẽ giảm thêm chi phí bằng cách xử lý dữ liệu với số lượng lớn thay vì trong thời gian thực [4].
- Các trường hợp tại chỗ: Sử dụng các trường hợp tại chỗ có thể giảm giá tới 90% so với giá theo yêu cầu, khiến chúng trở nên lý tưởng cho việc xử lý hàng loạt trong đó các gián đoạn có thể quản lý được [6].
3. Cân nhắc phần cứng:
- GPU so với CPU: Trong khi GPU như NVIDIA H100 rất mạnh, chúng rất đắt. Sử dụng CPU với RAM dồi dào, đặc biệt đối với các mô hình như Deepseek-R1 sử dụng hỗn hợp kiến trúc chuyên gia (MOE), có thể hiệu quả hơn về chi phí [8].
-Các nhà cung cấp thay thế: Xem xét các nút AMD MI300 trên các nhà cung cấp đám mây Azure hoặc Cấp 2 có thể cung cấp tỷ lệ hiệu suất chi phí tốt hơn so với cấu hình GPU cao cấp [8].
4. Chiến lược giảm chi phí:
-Các trường hợp dành riêng: Cam kết các trường hợp dành riêng có thể cung cấp giảm giá đáng kể so với giá theo yêu cầu để sử dụng lâu dài.
- Tỷ lệ tự động: Trộn các phiên bản tại chỗ với các trường hợp theo yêu cầu thông qua tỷ lệ tự động có thể cân bằng tính khả dụng và chi phí.
-Mô hình giá tối ưu hóa: Một số nhà cung cấp cung cấp giá mỗi điểm, có thể hiệu quả hơn về chi phí cho nhu cầu AI không liên tục so với thanh toán cho các tài nguyên điện toán [1].
Tóm lại, việc lựa chọn loại thể hiện ảnh hưởng đến chi phí bằng cách ảnh hưởng đến sự cân bằng giữa hiệu suất và tiêu thụ tài nguyên. Tối ưu hóa lựa chọn thể hiện dựa trên các yêu cầu về khối lượng công việc cụ thể, tận dụng các chiến lược tiết kiệm chi phí như các trường hợp tại chỗ và xem xét các tùy chọn phần cứng thay thế có thể làm giảm đáng kể chi phí tổng thể khi chạy DeepSeek-R1.
Trích dẫn:
[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-better-and-cheaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuYU
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3iFbMyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-when-inference-costs
.
[5] https://repost.aws/questions/QU-hcixrtFSaSoKH8GL-KogA/pricing-model-of-deepseek-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
.
.