Örnek türü seçimi, AWS gibi bulut platformlarında Deepseek-R1 çalıştırmanın maliyetini önemli ölçüde etkiler. İşte farklı örnek türlerinin ve yapılandırmalarının maliyetleri nasıl etkilediğinin ayrıntılı bir dökümü:
1. Örnek türleri ve fiyatlandırma:
- AWS: Deepseek-R1'i AWS'de çalıştırmanın maliyeti, seçilen örnek türüne bağlıdır. Örneğin, bir ML.G5.2xlarge örneği kullanmak, büyük ölçekli çıkarım görevleri için iyi bir performans ve maliyet dengesi sağlar [4]. Bununla birlikte, daha yoğun hesaplamalar için, AWS Graviton4 üzerindeki C8G.16xlarge gibi daha büyük örnekler kullanılabilir, bu da talep üzerine fiyatlandırma altında ayda yaklaşık 1.863 dolara mal olur [6]. Bu, EC2 tasarruf planları veya spot örnekleri ile azaltılabilir, bu da toplu çıkarım görevleri için önemli indirimler sunar.
2. Performans ve maliyet optimizasyonu:
-Parti ve gerçek zamanlı çıkarım: Büyük ölçekli çıkarım için, daha büyük parti boyutları kullanmak hem maliyeti hem de performansı optimize edebilir. Çevrimdışı çıkarım için toplu dönüşüm, gerçek zamanlı yerine toplu olarak verileri işleyerek maliyetleri daha da azaltır [4].
- Spot Örnekleri: Spot örneklerinin kullanılması, isteğe bağlı fiyatlandırmaya kıyasla% 90'a kadar bir indirim sunabilir, bu da onları kesintilerin yönetilebilir olduğu parti işlemleri için ideal hale getirir [6].
3. Donanım düşünceleri:
- GPU ve CPU: NVIDIA H100 gibi GPU'lar güçlü olsa da, pahalıdır. Özellikle Deepseek-R1 gibi uzmanlar (MOE) mimarisinin karışımını kullanan modeller için geniş RAM ile CPU'lar kullanmak daha uygun maliyetli olabilir [8].
-Alternatif Sağlayıcılar: Azure veya Tier 2 bulut sağlayıcılarında AMD MI300 düğümlerinin dikkate alınması, üst düzey GPU konfigürasyonlarına kıyasla daha iyi maliyet performans oranları sunabilir [8].
4 Maliyet azaltma stratejileri:
-Ayrılmış Örnekler: Ayrılmış örneklere bağlı kalmak, uzun vadeli kullanım için talep üzerine fiyatlandırma konusunda önemli indirimler sağlayabilir.
- Otomatik ölçeklendirme: Spot örneklerinin isteğe bağlı örneklerle karıştırılması, otomatik ölçeklendirme yoluyla kullanılabilirliği ve maliyeti dengeleyebilir.
-Optimize edilmiş fiyatlandırma modelleri: Bazı sağlayıcılar, bilgi işlem kaynakları için ödeme yapmaya kıyasla aralıklı yapay zeka ihtiyaçları için daha uygun maliyetli olabilen, çekilmiş fiyatlandırma sunar [1].
Özetle, örnek türünün seçimi, performans ve kaynak tüketimi arasındaki dengeyi etkileyerek maliyeti etkiler. Örnek seçimini belirli iş yükü gereksinimlerine dayalı olarak optimize etmek, spot örnekleri gibi maliyet tasarrufu stratejilerinden yararlanmak ve alternatif donanım seçeneklerini dikkate almak, Deepseek-R1'i çalıştırmanın toplam maliyetini önemli ölçüde azaltabilir.
Alıntılar:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-botes-make-depseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx?admgara=newss
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-activity-728881472271280128-vuyu
[3] https://forum.
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[5] https://repost.aws/questions/que-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-depseek-r1-disted-llama-modeller-amazon-brock-custom-model-mort
[6] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-llama-70b-for-fatch=en
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibm5u3/how_can_we_be_so_sure_the_training_of_of_deepseek_r1/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1icukfm/running_deepseek_r1_on_aws_cost_hardware/