การเลือกประเภทอินสแตนซ์มีผลกระทบอย่างมากต่อค่าใช้จ่ายในการใช้งาน Deepseek-R1 บนแพลตฟอร์มคลาวด์เช่น AWS นี่คือรายละเอียดรายละเอียดของประเภทอินสแตนซ์และการกำหนดค่าที่แตกต่างกันส่งผลกระทบต่อต้นทุน:
1. ประเภทอินสแตนซ์และราคา:
- AWS: ค่าใช้จ่ายในการเรียกใช้ Deepseek-R1 บน AWS ขึ้นอยู่กับประเภทอินสแตนซ์ที่เลือก ตัวอย่างเช่นการใช้อินสแตนซ์ ML.G5.2XLARGE ให้ความสมดุลที่ดีของประสิทธิภาพและค่าใช้จ่ายสำหรับงานอนุมานขนาดใหญ่ [4] อย่างไรก็ตามสำหรับการคำนวณที่เข้มข้นมากขึ้นสามารถใช้อินสแตนซ์ขนาดใหญ่เช่น C8G.16xlarge บน AWS Graviton4 ซึ่งมีค่าใช้จ่ายประมาณ $ 1,863 ต่อเดือนภายใต้การกำหนดราคาตามความต้องการ [6] สิ่งนี้สามารถลดลงได้ด้วยแผนการออมของ EC2 หรืออินสแตนซ์สปอตเสนอส่วนลดที่สำคัญสำหรับงานการอนุมานแบทช์
2. การเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพและต้นทุน:
-แบทช์เทียบกับการอนุมานแบบเรียลไทม์: สำหรับการอนุมานขนาดใหญ่การใช้ขนาดแบทช์ขนาดใหญ่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพทั้งค่าใช้จ่ายและประสิทธิภาพ การแปลงแบบแบทช์สำหรับการอนุมานออฟไลน์จะช่วยลดค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมโดยการประมวลผลข้อมูลเป็นกลุ่มมากกว่าแบบเรียลไทม์ [4]
- อินสแตนซ์สปอต: การใช้อินสแตนซ์สปอตสามารถเสนอส่วนลดได้มากถึง 90% เมื่อเทียบกับการกำหนดราคาตามความต้องการทำให้เหมาะสำหรับการประมวลผลแบบแบตช์ที่สามารถจัดการได้ [6]
3. การพิจารณาฮาร์ดแวร์:
- GPU กับ CPU: ในขณะที่ GPU เช่น Nvidia H100 นั้นทรงพลัง แต่ก็มีราคาแพง การใช้ซีพียูกับ RAM ที่เพียงพอโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแบบจำลองเช่น Deepseek-R1 ที่ใช้ส่วนผสมของสถาปัตยกรรมผู้เชี่ยวชาญ (MOE) อาจมีประสิทธิภาพมากขึ้น [8]
-ผู้ให้บริการทางเลือก: การพิจารณาโหนด AMD MI300 บน Azure หรือผู้ให้บริการคลาวด์ระดับ 2 อาจเสนออัตราส่วนประสิทธิภาพการทำงานที่ดีกว่าเมื่อเทียบกับการกำหนดค่า GPU ระดับสูง [8]
4. กลยุทธ์การลดต้นทุน:
-อินสแตนซ์ที่สงวนไว้: การมุ่งมั่นในอินสแตนซ์ที่สงวนไว้สามารถให้ส่วนลดที่สำคัญมากกว่าการกำหนดราคาตามความต้องการสำหรับการใช้งานระยะยาว
- การปรับขนาดอัตโนมัติ: การผสมอินสแตนซ์สปอตกับอินสแตนซ์ตามความต้องการผ่านการปรับขนาดอัตโนมัติสามารถสร้างสมดุลระหว่างความพร้อมใช้งานและค่าใช้จ่าย
-โมเดลการกำหนดราคาที่ดีที่สุด: ผู้ให้บริการบางรายเสนอราคาต่อเทิร์นซึ่งสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากขึ้นสำหรับความต้องการ AI เป็นระยะ ๆ เมื่อเทียบกับการจ่ายเงินสำหรับทรัพยากรคอมพิวเตอร์ [1]
โดยสรุปการเลือกประเภทอินสแตนซ์มีผลต่อค่าใช้จ่ายโดยมีอิทธิพลต่อความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการใช้ทรัพยากร การเพิ่มประสิทธิภาพการเลือกอินสแตนซ์ตามข้อกำหนดของเวิร์กโหลดเฉพาะการใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์การประหยัดต้นทุนเช่นอินสแตนซ์สปอตและการพิจารณาตัวเลือกฮาร์ดแวร์ทางเลือกสามารถลดค่าใช้จ่ายโดยรวมของการใช้งาน DeepSeek-R1 ได้อย่างมีนัยสำคัญ
การอ้างอิง:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-other-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx?admgarea=News
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-leiang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-ctivity-7288814972271280128-Vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-Than-O3- เมื่อเปรียบเทียบกับ 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-HCIXRTFSASOKH8GL-KOGA/PrICIN
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-raviton4?lang=
[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/