Når du vurderer bruk av spotforekomster kontra forspørsel på forespørsel for å kjøre DeepSeek-R1, kommer flere faktorer i spill, inkludert kostnader, pålitelighet og arbeidsmengdeegenskaper.
Kostnadshensyn
** Spotforekomster tilbyr betydelige kostnadsbesparelser, ofte opptil 90% sammenlignet med forekomster på forespørsel, noe som gjør dem svært attraktive for budsjettbevisste prosjekter [4] [9]. Dette er spesielt gunstig for oppgaver som ikke er tidsfølsomme og tåler avbrudd. Prisene for spotforekomster svinger imidlertid basert på tilbud og etterspørsel, noe som kan føre til variasjon i kostnader over tid [7] [9].
Derimot gir tilfeller på forespørsel en fast og forutsigbar prismodell, noe som er avgjørende for prosjekter som krever jevn budsjettering og pålitelighet [4] [9]. Selv om de er dyrere, sikrer du på forespørsel om at arbeidsmengden din går kontinuerlig uten avbrudd, noe som er viktig for kritiske applikasjoner eller sanntidsoppgaver.
Pålitelighet og avbrudd
** Spotforekomster kan avbrutt av skyleverandøren med minimal varsel (vanligvis to minutter) hvis kapasiteten er nødvendig andre steder [10]. Dette gjør dem mindre egnet for arbeidsmengder som krever kontinuerlig utførelse eller har strenge frister. Imidlertid, hvis arbeidsmengden din er statsløs eller kan sjekke punkt ofte, kan spotforekomster være et kostnadseffektivt alternativ [1] [4].
** Forekomster på forespørsel, derimot, er ikke-ufravikelige og gir garantert tilgjengelighet, noe som gjør dem ideelle for kritiske applikasjoner eller interaktive arbeidsmengder der avbrudd ville være skadelige [1] [4]. Denne påliteligheten er avgjørende for oppgaver som krever jevn ytelse, for eksempel sanntids databehandling eller interaktive AI-applikasjoner som DeepSeek-R1.
Arbeidsbelastningsegenskaper
DeepSeek-R1 er en kraftig AI-modell som utmerker seg i komplekse problemløsnings- og resonneringsoppgaver [2] [5]. For slike oppgaver er pålitelighet og konsistens avgjørende, spesielt hvis modellen brukes i sanntidsapplikasjoner eller for kritisk forskning. I disse scenariene er forekomster på forespørsel å foretrekke på grunn av deres garanterte tilgjengelighet og pålitelighet.
Imidlertid, hvis du bruker DeepSeek-R1 for ikke-kritiske oppgaver, for eksempel batchbehandling eller analyse som ikke er i ordentlig tid, kan spotforekomster være et levedyktig alternativ. Dette gjelder spesielt hvis arbeidsflyten din kan håndtere avbrudd og gjenoppta fra sjekkpunkter, slik at du kan utnytte kostnadsbesparelsen uten at det går ut over det totale utfallet [1] [4].
Konklusjon
Oppsummert avhenger valget mellom spot- og on-demand-forekomster for å kjøre DeepSeek-R1 av dine spesifikke behov:
- Bruk spotforekomster hvis arbeidsmengden din er ikke-kritisk, tåler avbrudd, og du prioriterer kostnadsbesparelser.
- Bruk forekomster på forespørsel hvis arbeidsmengden din krever garantert tilgjengelighet, pålitelighet og jevn ytelse, selv om det betyr høyere kostnader.
Til syvende og sist skal avgjørelsen samsvare med arten av prosjektet ditt og dets krav til kostnader, pålitelighet og tidsfølsomhet.
Sitasjoner:
[1] https://blog.runpod.io/spot-vs-on-demand/
[2] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
[3] https://www.byteplus.com/no/topic/404875
[4] https://spot.io/resources/spot-instances/spot-instances-vs-on-demand-instances-pros-and-cons/
[5] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--1-model-overview-and-how-it-ranks-ainst-openais-o1
[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/