实例类型的选择显着影响在AWS等云平台上运行DeepSeek-R1的成本。这是关于不同实例类型和配置如何影响成本的详细细分：
1。实例类型和定价：
-AWS：在AWS上运行DeepSeek-R1的成本取决于所选的实例类型。例如，使用ML.G5.2xlarge实例为大规模推理任务提供了良好的性能和成本平衡[4]。但是，对于更密集的计算，可以使用较大的c8g.16xlarge on AWS graviton4，在按需价格下，每月的价格约为1,863美元[6]。 EC2储蓄计划或现场实例可以减少这一点，为批处理推理任务提供大量折扣。
2。性能和成本优化：
- 批次与实时推理：对于大规模推断，使用较大的批量尺寸可以优化成本和性能。离线推理的批次变换通过以批量而不是实时处理数据来降低成本[4]。
- 现场实例：与按需价格相比，利用现场实例可以提供90％的折扣，这使其非常适合在可管理的中断[6]的情况下进行批处理处理。
3。硬件注意事项：
-GPU与CPU：虽然像NVIDIA H100这样的GPU强大，但它们很昂贵。将CPU与充足的RAM一起使用，尤其是对于采用专家(MOE)架构混合的诸如DeepSeek-R1之类的模型，可以更具成本效益[8]。
- 替代提供商：与高端GPU配置相比，考虑Azure或2层云提供商的AMD MI300节点可能会提供更好的成本效果比[8]。
4。降低成本策略：
- 预留实例：承诺保留实例可以为长期使用的按需定价提供大量折扣。
- 自动缩放：通过自动缩放将点点实例与按需实例混合可以平衡可用性和成本。
- 优化的定价模型：一些提供商提供的定价，与支付计算资源相比，这对于间歇性AI需求更具成本效益[1]。
总而言之，实例类型的选择通过影响绩效和资源消耗之间的平衡来影响成本。根据特定的工作负载要求，利用节省成本的策略(例如现场实例)进行优化实例选择，并考虑替代硬件选项可以大大降低运行DeepSeek-R1的总体成本。
引用：
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-toshoth-others-make-make-deepseek-deepseek-r1-ai-model-model-available-on-their-their-platforms.aspx?admgarea=news
[2] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-better-and-cheaper-wrong-activity-72888888888814972271280128-vuyu
[3] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-better-better-than-than-than-than-than-than-than-than-than-then-inference-costs
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-model-ofel-of-deepseek-r1-distille-llama-lama-models-with-mazon-mazon-becustrock-custom-custom-custom-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-model-c一下一下
[6] https://community.aws/content/2rhRJI6cxBa1Ib5f3TjsfPadpXs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibm5u3/how_can_we_we_be_so_so_so_so_sure_the_training_training_of_deepseek_r1/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1icukfm/running_deepseek_r1_on_aws_aws_cost_hardware/