Apsverot tūlītēju gadījumu izmantošanu salīdzinājumā ar DeepSEEK-R1 darbināšanai pēc pieprasījuma, tiek izmantoti vairāki faktori, ieskaitot izmaksas, uzticamību un darba slodzes raksturlielumus.
Izmaksu apsvērumi
** Vietējie gadījumi piedāvā ievērojamus izmaksu ietaupījumus, bieži līdz 90%, salīdzinot ar gadījumiem pēc pieprasījuma, padarot tos ļoti pievilcīgus projektiem, kas apzinās budžetu [4] [9]. Tas ir īpaši izdevīgi uzdevumiem, kas nav jutīgi pret laiku un var paciest pārtraukumus. Tomēr vietas noteikšanas gadījumiem svārstās, pamatojoties uz piedāvājumu un pieprasījumu, kas laika gaitā var izraisīt izmaksu mainīgumu [7] [9].
Turpretī gadījumi pēc pieprasījuma nodrošina fiksētu un paredzamu cenu modeli, kas ir būtisks projektiem, kuriem nepieciešama pastāvīga budžeta sastādīšana un uzticamība [4] [9]. Kaut arī dārgāki, pēc pieprasījuma gadījumi nodrošina, ka jūsu darba slodze nepārtraukti darbojas bez pārtraukumiem, kas ir ļoti svarīgi kritiskām lietojumprogrammām vai reālā laika uzdevumiem.
Uzticamība un pārtraukumi
** Mākoņu pakalpojumu sniedzējs var pārtraukt vietas gadījumus ar minimālu paziņojumu (parasti divas minūtes), ja ietilpība ir nepieciešama citur [10]. Tas padara tos mazāk piemērotus darba slodzēm, kurām nepieciešama nepārtraukta izpilde, vai arī tiem ir stingri termiņi. Tomēr, ja jūsu darba slodze ir bezvalsts vai bieži var kontrolpunkts, vietas gadījumi var būt rentabla iespēja [1] [4].
** Turpretī gadījumi pēc pieprasījuma ir nepastāvīgi un nodrošina garantētu pieejamību, padarot tos ideālus kritiskām lietojumprogrammām vai interaktīvām darba slodzēm, kur pārtraukumi būtu kaitīgi [1] [4]. Šī ticamība ir būtiska uzdevumiem, kuriem nepieciešama konsekventa veiktspēja, piemēram, reālā laika datu apstrāde vai interaktīvas AI lietojumprogrammas, piemēram, DeepSeek-R1.
Darba slodzes raksturlielumi
DeepSeek-R1 ir spēcīgs AI modelis, kas izceļas ar sarežģītiem problēmu risināšanas un spriešanas uzdevumiem [2] [5]. Šādiem uzdevumiem ticamība un konsekvence ir būtiska, it īpaši, ja modelis tiek izmantots reāllaika lietojumprogrammās vai kritiskiem pētījumiem. Šajos scenārijos ir vēlami gadījumi pēc pieprasījuma, ņemot vērā to garantēto pieejamību un uzticamību.
Tomēr, ja jūs izmantojat DeepSEEK-R1 nekritiskiem uzdevumiem, piemēram, pakešu apstrādei vai nereāla laika analīzei, tūlītējie gadījumi var būt reāls risinājums. Tas jo īpaši attiecas uz gadījumiem, kad jūsu darbplūsma var rīkoties ar pārtraukumiem un atsākt no kontrolpunktiem, ļaujot izmantot izmaksu ietaupījumus, neapdraudot kopējo iznākumu [1] [4].
Secinājums
Rezumējot, izvēle starp vietējiem un pieprasījuma gadījumiem DeepSEEK-R1 darbināšanai ir atkarīga no jūsu īpašajām vajadzībām:
- Izmantojiet vietas gadījumus, ja jūsu darba slodze nav kritiska, var paciest pārtraukumus, un jūs prioritizējat izmaksu ietaupījumus.
- Izmantojiet gadījumus pēc pieprasījuma, ja jūsu darba slodzei nepieciešama garantēta pieejamība, uzticamība un konsekventa veiktspēja, pat ja tā nozīmē augstākas izmaksas.
Galu galā lēmumam vajadzētu saskaņot ar jūsu projekta raksturu un tā prasībām attiecībā uz izmaksām, uzticamību un laika jutīgumu.
Atsauces:
[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/
[5] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--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/userguide/using-pot-instances.html
[8] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[9] https://www.pump.co/blog/aws-pot-vs-on-demand-instances
[10] https://www.cloudzero.com/blog/on-demand-vs-pot-instances/