Ko razmislite o uporabi primerov na kraju samem v primerjavi z primeri na zahtevo za tek Deepseek-R1, se začne igrati več dejavnikov, vključno s stroški, zanesljivostjo in značilnostmi delovne obremenitve.
Stroški
** Primeri spot ponujajo znatne prihranke stroškov, pogosto do 90% v primerjavi z primeri na zahtevo, zaradi česar so zelo privlačni za proračunske projekte [4] [9]. To je še posebej koristno za naloge, ki niso časovno občutljive in lahko prenašajo prekinitve. Vendar pa cena za primere na mestu niha na podlagi ponudbe in povpraševanja, kar lahko privede do spremenljivosti stroškov v času [7] [9].
Nasprotno pa primeri na zahtevo zagotavljajo fiksni in predvidljiv model cen, ki je ključnega pomena za projekte, ki zahtevajo dosledno proračun in zanesljivost [4] [9]. Medtem ko so dražji, primerki na zahtevo zagotavljajo, da vaša delovna obremenitev neprekinjeno deluje brez prekinitev, kar je ključnega pomena za kritične aplikacije ali naloge v realnem času.
Zanesljivost in prekinitve
** Primeri točk lahko ponudnik oblakov prekine z minimalnim obvestilom (običajno dve minuti), če je zmogljivost potrebna drugje [10]. Zaradi tega so manj primerni za delovne obremenitve, ki zahtevajo neprekinjeno izvajanje ali imajo stroge roke. Če pa je vaša delovna obremenitev brez državljanstva ali lahko pogosto kontrolna točka, so primerki na mestu lahko stroškovno učinkovita [1] [4].
** Primeri na zahtevo so na drugi strani neprekinjeni in zagotavljajo zajamčeno razpoložljivost, zaradi česar so idealni za kritične aplikacije ali interaktivne delovne obremenitve, kjer bi prekinitve škodljive [1] [4]. Ta zanesljivost je bistvenega pomena za naloge, ki zahtevajo dosledno uspešnost, na primer obdelava podatkov v realnem času ali interaktivne aplikacije AI, kot je Deepseek-R1.
Značilnosti delovne obremenitve
Deepseek-R1 je močan AI model, ki se odlikuje pri zapletenih nalogah reševanja problemov in sklepanja [2] [5]. Za takšne naloge sta zanesljivost in doslednost ključnega pomena, še posebej, če se model uporablja v aplikacijah v realnem času ali za kritične raziskave. V teh scenarijih so primeri na zahtevo bolj zaželeni zaradi zajamčene razpoložljivosti in zanesljivosti.
Če pa uporabljate Deepseek-R1 za nekritične naloge, kot je paketna obdelava ali analiza nerealnega časa, so primerki na sporjih lahko izvedljiva možnost. To še posebej velja, če lahko vaš potek dela obvlada prekinitve in nadaljuje s kontrolnih točk, kar vam omogoča, da izkoristite prihranke stroškov, ne da bi pri tem ogrožali celoten rezultat [1] [4].
Zaključek
Če povzamemo, je izbira med primerom na mestu in na zahtevo za tek Deepseek-R1 odvisna od vaših specifičnih potreb:
- Uporabite primere na mestu, če je vaša delovna obremenitev nekritična, lahko prenaša prekinitve in dajete prednost prihrankom stroškov.
- Uporabite primere na zahtevo, če vaša delovna obremenitev zahteva zagotovljeno razpoložljivost, zanesljivost in dosledno uspešnost, tudi če to pomeni večje stroške.
Navsezadnje bi morala odločitev uskladiti z naravo vašega projekta in njenimi zahtevami glede stroškov, zanesljivosti in občutljivosti časa.
Navedbe:
[1] https://blog.runpod.io/spot-vs-on-memand/
[2] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
[3] https://www.bytePlus.com/sl/topic/404875
[4] https://spot.io/resources/spot-instances/spot-instances-vs-on-memand-instances-pros-and-cons/
[5] https://www.prompthub.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/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-memand-vs-spot-instances/