Når man overvejer brugen af spotforekomster versus on-demand-forekomster til at køre dybseek-R1, kommer flere faktorer i spil, inklusive omkostninger, pålidelighed og arbejdsbelastningskarakteristika.
Omkostningsovervejelser
** Spotforekomster tilbyder betydelige omkostningsbesparelser, ofte op til 90% sammenlignet med on-demand-forekomster, hvilket gør dem meget attraktive for budgetbevidste projekter [4] [9]. Dette er især fordelagtigt for opgaver, der ikke er tidsfølsomme og kan tolerere afbrydelser. Priserne for spotforekomster svinger imidlertid baseret på udbud og efterspørgsel, hvilket kan føre til variation i omkostninger over tid [7] [9].
I modsætning hertil tilvejebringer on-demand-forekomster en fast og forudsigelig prismodel, som er afgørende for projekter, der kræver konsekvent budgettering og pålidelighed [4] [9]. Mens dyrere, on-demand forekomster sikrer, at din arbejdsbyrde kører kontinuerligt uden afbrydelser, hvilket er afgørende for kritiske applikationer eller realtidsopgaver.
Pålidelighed og afbrydelser
** Spotforekomster kan afbrydes af skyudbyderen med minimal meddelelse (typisk to minutter), hvis kapaciteten er nødvendig andetsteds [10]. Dette gør dem mindre egnede til arbejdsbelastninger, der kræver kontinuerlig udførelse eller har strenge frister. Men hvis din arbejdsbyrde er statsløs eller kan kontrolpunkt ofte, kan forekomster være en omkostningseffektiv mulighed [1] [4].
** On-demand-forekomster er på den anden side ikke-uovertruffen og giver garanteret tilgængelighed, hvilket gør dem ideelle til kritiske anvendelser eller interaktive arbejdsbelastninger, hvor afbrydelser ville være skadelige [1] [4]. Denne pålidelighed er vigtig for opgaver, der kræver ensartet ydelse, såsom realtid databehandling eller interaktive AI-applikationer som Deepseek-R1.
Arbejdsbelastningskarakteristika
DeepSeek-R1 er en kraftfuld AI-model, der udmærker sig i kompleks problemløsning og ræsonnementsopgaver [2] [5]. For sådanne opgaver er pålidelighed og konsistens afgørende, især hvis modellen bruges i realtidsapplikationer eller til kritisk forskning. I disse scenarier foretrækkes on-demand-forekomster på grund af deres garanterede tilgængelighed og pålidelighed.
Men hvis du bruger DeepSeek-R1 til ikke-kritiske opgaver, såsom batchbehandling eller ikke-realtidsanalyse, kan Spot-forekomster være en levedygtig mulighed. Dette gælder især, hvis din arbejdsgang kan håndtere afbrydelser og genoptages fra kontrolpunkter, så du kan udnytte omkostningsbesparelserne uden at gå på kompromis med det samlede resultat [1] [4].
Konklusion
Sammenfattende afhænger valget mellem sted og on-demand-forekomster til at køre DeepSeek-R1 af dine specifikke behov:
- Brug spot-forekomster, hvis din arbejdsbyrde er ikke-kritisk, kan tolerere afbrydelser, og du prioriterer omkostningsbesparelser.
- Brug on-demand-forekomster, hvis din arbejdsbyrde kræver garanteret tilgængelighed, pålidelighed og konsekvent ydelse, selvom det betyder højere omkostninger.
I sidste ende skal beslutningen tilpasse sig arten af dit projekt og dets krav til omkostninger, pålidelighed og tidsfølsomhed.
Citater:
[1] https://blog.runpod.io/spot-vs-on-demand/
[2] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/404875
[4] https://spot.io/resources/spot-instances/spot-instances-vs-on-demand-instances-pros-and-cons/
)
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekr1_is_here/
[7] https://docs.aws.amazon.com/awsec2/latest/userguide/using-spot-instances.html
[8] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[9] https://www.pump.co/blog/aws-spot-vs-on-demand-instances-explained
[10] https://www.cloudzero.com/blog/on-demand-vs-spot-instances/