Svarstant apie taškinių egzempliorių, palyginti su pareikalaujančiais atvejais, naudojimui, norint paleisti „Deepseek-R1“, atsiranda keli veiksniai, įskaitant kainą, patikimumą ir darbo krūvio charakteristikas.
Išlaidų aspektai
** Stebėjimo atvejai siūlo nemažai sutaupyti išlaidų, dažnai iki 90%, palyginti su užsakomais atvejais, todėl jie yra labai patrauklūs biudžeto sąmoningiems projektams [4] [9]. Tai ypač naudinga atliekant užduotis, kurios nėra jautrios laiko ir gali toleruoti pertraukimus. Tačiau dėmių atvejų kainodara svyruoja atsižvelgiant į pasiūlą ir paklausą, o tai gali sukelti išlaidų kintamumą laikui bėgant [7] [9].
Priešingai, užsakomieji atvejai pateikia fiksuotą ir nuspėjamą kainų nustatymo modelį, kuris yra labai svarbus projektams, kuriems reikalingas nuoseklus biudžeto sudarymas ir patikimumas [4] [9]. Nors brangesni, užsakomieji atvejai užtikrina, kad jūsų darbo krūvis vyktų nuolat be pertraukimų, o tai yra gyvybiškai svarbi kritinėms programoms ar realiojo laiko užduotims.
patikimumas ir pertraukimai
** Debesų teikėjas gali nutraukti taškų egzempliorių, turint minimalų pranešimą (paprastai dvi minutes), jei talpa reikalinga kitur [10]. Tai daro juos mažiau tinkamus darbo krūviams, kuriems reikalingas nuolatinis vykdymas arba turi griežtus terminus. Tačiau jei jūsų darbo krūvis yra be pilietybės arba dažnai gali patikrinti, o taškiniai egzemplioriai gali būti ekonomiškai efektyvi parinktis [1] [4].
** Kita vertus, pagal pareikalavusius atvejus yra nepertraukiami ir suteikia garantuotą prieinamumą, todėl jie yra idealūs kritiniams pritaikymams ar interaktyviam darbo krūviui, kai pertraukimai būtų žalingi [1] [4]. Šis patikimumas yra būtinas atliekant užduotis, kurioms reikalingas nuoseklus našumas, pavyzdžiui, duomenų apdorojimas realiuoju laiku arba interaktyvios AI programos, tokios kaip „Deepseeek-R1“.
darbo krūvio charakteristikos
„Deepseek-R1“ yra galingas AI modelis, kuris išsiskiria sudėtingais problemų sprendimo ir samprotavimo užduotimis [2] [5]. Tokioms užduotims patikimumas ir nuoseklumas yra labai svarbūs, ypač jei modelis naudojamas realiojo laiko programose arba kritiniams tyrimams. Remiantis šiais scenarijais, pagal pareikalavimą atvejų yra pageidautina dėl garantuojamo prieinamumo ir patikimumo.
Tačiau jei nekritinėms užduotims naudojate „Deepseeek-R1“, pavyzdžiui, paketų apdorojimą ar ne realiojo laiko analizę, taškiniai egzemplioriai gali būti perspektyvi galimybė. Tai ypač pasakytina apie tai, jei jūsų darbo eiga gali sutvarkyti pertraukimus ir atnaujinti iš kontrolės punktų, leisdami jums sutaupyti išlaidų, nepakenkiant bendram rezultatui [1] [4].
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad pasirinkimas tarp „Deepseeek-R1“ veikimo pagal pareikalavimą ir pagal pareikalavimą priklauso nuo jūsų specifinių poreikių:
- Jei jūsų darbo krūvis nėra kritinis, naudokite taškinius egzempliorius, galite toleruoti pertraukimus, o jūs teikiate pirmenybę taupyti išlaidas.
- Naudokite pagal pareikalavimus, jei jūsų darbo krūviui reikia garantuojamo prieinamumo, patikimumo ir nuoseklaus našumo, net jei tai reiškia didesnes išlaidas.
Galų gale sprendimas turėtų atitikti jūsų projekto pobūdį ir jo reikalavimus, susijusius su sąnaudomis, patikimumu ir laiko jautrumu.
Citatos:
[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-r-1-model-oveview-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-sexplied
[10] https://www.cloudzero.com/blog/on-demand-vs-pot-instances/