deepseek方案
应用场景为1000个并发，每个并发大于10tokens/s，deepseek方案考虑。
1. 方案选择：自托管模型
API方案按量付费成本过高（日均数万美元），推荐自托管模型以长期降低成本。
推荐模型：DeepSeek-MoE-16b
- 优势：MoE架构（混合专家模型）激活参数少，推理效率高，吞吐量接近5B模型，质量接近70B模型。
- 量化优化：使用int8/4量化降低显存占用，提升吞吐量。
2. 硬件配置与成本估算
目标吞吐量：10,000 tokens/s
推荐GPU：NVIDIA A100 80GB（性价比高）或 H100（更高吞吐量）
推理优化：vLLM框架（支持动态批处理和PagedAttention，吞吐量提升3-5倍）。
- 单卡A100性能：
- 原始性能：约120 tokens/s（FP16，无优化）
- 优化后（vLLM + 量化）：可达300-500 tokens/s
- 所需GPU数量：
- 按保守值300 tokens/s计算：10,000 / 300 ≈ 34张A100
- 按服务器部署：每台8卡A100服务器需5台（留余量应对峰值）。
3. 部署架构
- 负载均衡：使用Kubernetes或Nginx分发请求到多台GPU服务器。
- 动态扩展：根据并发量自动增减GPU实例（云服务器适用）。
- 模型分片：若延迟敏感，可采用Tensor Parallelism多卡并行推理。
4. 成本对比
- 自托管成本（以云服务为例）：
- AWS p4d（8×A100）：约$40/小时
- 需5台服务器：$40 × 5 × 720小时/月 = $144,000/月
- 优化后成本：通过竞价实例/预留实例可降至$60,000-$80,000/月。
- API成本（对比参考）：
- 按$0.1/千tokens：10,000 tokens/s × 86400秒/天 × 30天 = $2,592,000/月（远高于自托管）。
5. 关键优化措施
- 量化压缩：使用int8或int4量化模型，显存减少50%-75%，吞吐量翻倍。
- 连续批处理：vLLM或TGI框架合并请求，GPU利用率提升至80%以上。
- 缓存优化：KV-Cache复用、预填充提示词减少重复计算。
- 混合精度训练：FP16/FP8推理平衡速度与精度。
6. 备选方案
- 模型轻量化：若任务允许，换用DeepSeek-7B，GPU需求减半。
- 边缘计算：将部分请求分流至本地部署的T4/A10服务器降低成本。
总结
最优方案：
- 部署5-8台8×A100服务器，使用DeepSeek-MoE-16b（int4量化）+ vLLM框架。
- 预估成本：$60,000-$100,000/月（云服务）或更低（自建机房）。
优势：
- 吞吐量达标，延迟可控（批处理优化后<500ms）。
- 长期成本仅为API方案的3%-5%，适合高并发稳定场景。
建议先小规模测试单卡性能，再按需扩展，避免资源浪费。
