Khi xem xét việc sử dụng các trường hợp tại chỗ so với các trường hợp theo yêu cầu để chạy DeepSeek-R1, một số yếu tố được đưa ra, bao gồm các đặc điểm chi phí, độ tin cậy và khối lượng công việc.
Cân nhắc chi phí
** Các trường hợp tại chỗ cung cấp tiết kiệm chi phí đáng kể, thường lên tới 90% so với các trường hợp theo yêu cầu, khiến chúng rất hấp dẫn đối với các dự án có ý thức về ngân sách [4] [9]. Điều này đặc biệt có lợi cho các nhiệm vụ không nhạy cảm với thời gian và có thể chịu đựng được sự gián đoạn. Tuy nhiên, giá cho các trường hợp giao ngay dao động dựa trên cung và cầu, điều này có thể dẫn đến sự thay đổi chi phí theo thời gian [7] [9].
Ngược lại, các trường hợp theo yêu cầu cung cấp một mô hình định giá cố định và có thể dự đoán được, điều này rất quan trọng cho các dự án yêu cầu ngân sách và độ tin cậy nhất quán [4] [9]. Mặc dù đắt hơn, các trường hợp theo yêu cầu đảm bảo rằng khối lượng công việc của bạn chạy liên tục mà không bị gián đoạn, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng quan trọng hoặc các nhiệm vụ thời gian thực.
Độ tin cậy và gián đoạn
** Các trường hợp tại chỗ có thể bị gián đoạn bởi nhà cung cấp đám mây với thông báo tối thiểu (thường là hai phút) nếu cần thiết ở nơi khác [10]. Điều này làm cho chúng ít phù hợp hơn cho khối lượng công việc yêu cầu thực hiện liên tục hoặc có thời hạn nghiêm ngặt. Tuy nhiên, nếu khối lượng công việc của bạn không trạng thái hoặc có thể thường xuyên kiểm tra, các phiên bản giao ngay có thể là một tùy chọn hiệu quả về chi phí [1] [4].
** Mặt khác, các trường hợp theo yêu cầu không bị gián đoạn và cung cấp sự sẵn có được đảm bảo, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng quan trọng hoặc khối lượng công việc tương tác trong đó các gián đoạn sẽ gây bất lợi [1] [4]. Độ tin cậy này rất cần thiết cho các tác vụ yêu cầu hiệu suất nhất quán, chẳng hạn như xử lý dữ liệu thời gian thực hoặc các ứng dụng AI tương tác như DeepSeek-R1.
Đặc điểm khối lượng công việc
Deepseek-R1 là một mô hình AI mạnh mẽ vượt trội trong các nhiệm vụ giải quyết vấn đề và lý luận phức tạp [2] [5]. Đối với các nhiệm vụ như vậy, độ tin cậy và tính nhất quán là rất quan trọng, đặc biệt nếu mô hình đang được sử dụng trong các ứng dụng thời gian thực hoặc cho nghiên cứu quan trọng. Trong các kịch bản này, các trường hợp theo yêu cầu được ưu tiên hơn do tính khả dụng và độ tin cậy được đảm bảo của chúng.
Tuy nhiên, nếu bạn đang sử dụng Deepseek-R1 cho các nhiệm vụ không quan trọng, chẳng hạn như xử lý hàng loạt hoặc phân tích không thực tế, các phiên bản giao ngay có thể là một lựa chọn khả thi. Điều này đặc biệt đúng nếu quy trình làm việc của bạn có thể xử lý các gián đoạn và tiếp tục từ các điểm kiểm tra, cho phép bạn tận dụng các khoản tiết kiệm chi phí mà không ảnh hưởng đến kết quả tổng thể [1] [4].
Phần kết luận
Tóm lại, sự lựa chọn giữa các trường hợp tại chỗ và theo yêu cầu để chạy DeepSeek-R1 phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn:
- Sử dụng các trường hợp tại chỗ nếu khối lượng công việc của bạn không quan trọng, có thể chịu đựng được sự gián đoạn và bạn ưu tiên tiết kiệm chi phí.
- Sử dụng các trường hợp theo yêu cầu nếu khối lượng công việc của bạn yêu cầu tính khả dụng, độ tin cậy và hiệu suất nhất quán, ngay cả khi nó có nghĩa là chi phí cao hơn.
Cuối cùng, quyết định nên phù hợp với bản chất của dự án và các yêu cầu của nó về chi phí, độ tin cậy và độ nhạy thời gian.
Trích dẫn:
[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
.
[5] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
.
[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
.