A példánytípus megválasztása jelentősen befolyásolja a DeepSeek-R1 futtatásának költségeit olyan felhőplatformokon, mint az AWS. Íme egy részletes bontás arról, hogy a különféle példánytípusok és konfigurációk hogyan befolyásolják a költségeket:
1. Példánytípusok és árak:
- AWS: A DeepSeek-R1 futtatásának költségei az AWS-en függnek a kiválasztott példánytípustól. Például egy ML.G5.2XLARGE példány használata jó teljesítményt és költségeket biztosít a nagyszabású következtetési feladatokhoz [4]. Az intenzívebb számításokhoz azonban olyan nagyobb példányok használhatók, mint a C8G.16xlarge az AWS Graviton4-en, ami havonta mintegy 1863 dollárba kerül az igény szerinti árazás alatt [6]. Ez csökkenthető az EC2 megtakarítási tervekkel vagy a Spot példányokkal, jelentős kedvezményeket kínálva a kötegelt következtetési feladatokhoz.
2. Teljesítmény és költségoptimalizálás:
-Batch vs. valós idejű következtetések: Nagyszabású következtetés esetén a nagyobb kötegelt méret használata optimalizálhatja mind a költségeket, mind a teljesítményt. A kötegelt transzformáció offline következtetései tovább csökkentik a költségeket azáltal, hogy az adatok ömlesztett, nem pedig valós időben történő feldolgozásával [4].
- Spot példányok: A Spot példányok használata akár 90% -os kedvezményt is kínálhat az igény szerinti árazáshoz képest, így ideálissá teszi őket a kötegelt feldolgozáshoz, ahol a megszakítások kezelhetők [6].
3. Hardver megfontolások:
- GPU vs. CPU: Noha a GPU -k, mint például az NVIDIA H100, erőteljesek, drágák. A CPU-k használata bőséges RAM-mal, különösen olyan modelleknél, mint a DeepSeek-R1, amelyek szakértői (MOE) építészet keverékét alkalmazzák, költséghatékonyabb lehet [8].
-Alternatív szolgáltatók: Az AMD MI300 csomópontok figyelembe vétele az Azure vagy a 2. szintű felhő-szolgáltatók jobb költség-teljesítmény arányt kínálhatnak a csúcskategóriás GPU-konfigurációkhoz képest [8].
4. Költségcsökkentési stratégiák:
-Fenntartott példányok: A fenntartott példányok iránti elkötelezettség jelentős kedvezményeket nyújthat az igény szerinti árképzéshez a hosszú távú használat érdekében.
- Autóméretezés: A folt példányok keverése az igény szerinti példányokkal az automatikus méretezés révén egyensúlyba hozhatja a rendelkezésre állást és a költségeket.
-Optimalizált árképzési modellek: Egyes szolgáltatók egy csekély árazást kínálnak, amely költséghatékonyabb lehet az időszakos AI igényekhez, összehasonlítva a számítási erőforrások fizetésével [1].
Összefoglalva: a példánytípus megválasztása befolyásolja a költségeket azáltal, hogy befolyásolja a teljesítmény és az erőforrás -fogyasztás közötti egyensúlyt. A példányválasztás optimalizálása a konkrét munkaterhelés-követelmények alapján, a költségmegtakarítási stratégiák, például a Spot példányok kiaknázása és az alternatív hardver opciók figyelembevétele jelentősen csökkentheti a DeepSeek-R1 futtatásának általános költségeit.
Idézetek:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avetable-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheer-wrong-activity-728881497271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3bmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-o3-when-inference-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a--Large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8glkoga/pricing-model-of-deepseek-r1-distlad-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-mport
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-fathin-in-ws-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/