Rozważając zastosowanie instancji punktowych w porównaniu z instancjami na żądanie do prowadzenia DeepSeek-R1, wchodzi kilka czynników, w tym koszty, niezawodność i charakterystyka obciążenia.
Rozważania dotyczące kosztów
** Instancje punktowe oferują znaczne oszczędności kosztów, często do 90% w porównaniu z instancjami na żądanie, co czyni je bardzo atrakcyjnymi dla projektów świadomych budżetu [4] [9]. Jest to szczególnie korzystne dla zadań, które nie są wrażliwe na czas i mogą tolerować przerwy. Jednak ceny instancji punktowych zmieniają się na podstawie podaży i popytu, co może prowadzić do zmienności kosztów w czasie [7] [9].
Natomiast instancje na żądanie zapewniają stały i przewidywalny model cenowy, który ma kluczowe znaczenie dla projektów wymagających spójnego budżetowania i niezawodności [4] [9]. Choć droższe, instancje na żądanie zapewniają, że obciążenie pracuje stale bez przerw, co jest niezbędne dla krytycznych aplikacji lub zadań w czasie rzeczywistym.
niezawodność i przerwy
** Instancje punktowe mogą zostać przerwane przez dostawcę chmur przy minimalnym powiadomieniu (zwykle dwie minuty), jeśli pojemność jest potrzebna gdzie indziej [10]. To sprawia, że są mniej odpowiednie do obciążeń, które wymagają ciągłego wykonywania lub mają ścisłe terminy. Jeśli jednak obciążenie pracą jest bezstanowe lub może często punkt kontrolny, instancje punktowe mogą być opłacalną opcją [1] [4].
** Z drugiej strony instancje na żądanie nie są inrustowalne i zapewniają gwarantowaną dostępność, dzięki czemu są idealne do krytycznych aplikacji lub interaktywnych obciążeń, w których przerwy byłyby szkodliwe [1] [4]. Ta niezawodność jest niezbędna do zadań wymagających spójnej wydajności, takich jak przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym lub interaktywne aplikacje AI, takie jak DeepseEK-R1.
Charakterystyka obciążenia
Deepseek-R1 to potężny model AI, który wyróżnia się w złożonych zadaniach rozwiązywania problemów i rozumowania [2] [5]. W przypadku takich zadań niezawodność i spójność są kluczowe, zwłaszcza jeśli model jest wykorzystywany w zastosowaniach w czasie rzeczywistym lub do badań krytycznych. W tych scenariuszach instancje na żądanie są preferowane ze względu na ich gwarantowaną dostępność i niezawodność.
Jeśli jednak używasz DeepSeek-R1 do zadań niekrytycznych, takich jak przetwarzanie wsadowe lub analiza czasu wolnego czasu, instancje punktowe mogą być opłacalną opcją. Jest to szczególnie prawdziwe, jeśli twój przepływ pracy może obsługiwać przerwy i wznowić z punktów kontrolnych, umożliwiając wykorzystanie oszczędności kosztów bez uszczerbku dla ogólnego wyniku [1] [4].
Wniosek
Podsumowując, wybór między instancjami miejsca i na żądanie do uruchomienia DeepSeek-R1 zależy od twoich konkretnych potrzeb:
- Użyj instancji punktowych, jeśli obciążenie pracą nie jest krytyczne, może tolerować przerwy i priorytetyzować oszczędności kosztów.
- Użyj instancji na żądanie, jeśli obciążenie pracą wymaga gwarantowanej dostępności, niezawodności i konsekwentnej wydajności, nawet jeśli oznacza to wyższe koszty.
Ostatecznie decyzja powinna być zgodna z charakterem twojego projektu i jego wymaganiami dotyczącymi kosztów, niezawodności i wrażliwości czasu.
Cytaty:
[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-instance/spot-instance-vs-on-demand-instance-pros-and-cons/
[5] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-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/usergoide/using-spot-instance.html
[8] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[9] https://www.pump.co/blog/aws-spot-vs-on-demand-instances-expp
[10] https://www.crouzzero.com/blog/on-demand-vs-spot-instances/