작성: Farruh Kushnazarov
프로덕션 LLM 추론을 위해 토큰 API, PTU, 모델 유닛, 베어 메탈 GPU를 비교하는 실습 튜토리얼입니다. 실수입니다. 실제 배포입니다.
빠르게 성장하는 핀테크 스타트업의 엔지니어링 책임자인 Sarah가 노트북을 홱 닫은 것은 화요일 오후였습니다.
그녀의 팀은 DeepSeek V4-Flash를 고객 지원 챗봇에 통합하는 데 2주를 보냈습니다. 이 모델은 테스트에서 훌륭하게 작동했습니다. 반응은 빠르고 추론은 날카로우며 실제 오류 발생률은 이전에 시도한 어떤 방법보다 낮았습니다. 데모는 완벽하게 진행되었습니다.
팀은 테스트가 완료된 후 클라우드 청구서를 확인했습니다.
현재 트래픽 규모(하루에 약 8백만 개의 토큰)에서 토큰 API 비용은 AI 예산의 상당 부분을 차지하고 있었습니다. 그리고 더 많은 고객에게 출시될수록 비용은 더욱 증가할 것입니다.
Sarah의 테이블에는 4가지 솔루션이 있었습니다. 그러나 문제는 이렇습니다. 그녀가 읽은 모든 블로그 게시물과 그녀가 참석한 모든 공급업체 프레젠테이션에서는 그들의 솔루션이 "최고"라고 주장했습니다. 토큰 API는 "시작이 가장 빠르다"라고 했고, PTU는 "가장 예측 가능하다"라고 했으며 모델 유닛은 "대규모 환경에 가장 비용 효율적이다"라고 했습니다. 그리고 그녀의 수석 엔지니어는 그냥 GPU를 임대해서 모든 것을 직접 실행하자고 제안하고 있었습니다.
문제는 무엇인가요? 아무도 동일한 워크로드로 동일한 클라우드의 동일한 모델에서 이 4가지 솔루션을 모두 벤치마킹하지 않았습니다.
그래서 우리는 그러한 벤치마킹을 수행했습니다.
이 문서는 단계별 배포 지침, 실제 벤치마크 수치 및 자체 워크로드에 사용할 수 있는 명확한 의사 결정 프레임워크 등 우리가 발견한 내용에 대한 전체적인 안내입니다.
한 줄의 코드를 작성하기 전에 Alibaba Cloud에서 사용할 수 있는 4가지 배포 모델을 이해해야 합니다. 이는 가격 계층만 다른 것이 아닙니다. 근본적으로 다른 엔지니어링 및 경제 모델입니다.
참고: 표시된 모든 가격은 공개적으로 제공된 출처의 추정치입니다. 실제 가격은 지역, 계약 조건 및 프로모션 제안에 따라 달라질 수 있습니다.
이 솔루션이 기본 진입점입니다. API 엔드포인트를 호출하고, 프롬프트를 전송하고, 완료를 수신하고, 시스템을 통해 흐르는 모든 토큰에 대해 비용을 지불합니다.
PTU는 예측 가능성 문제에 대한 Alibaba Cloud의 해답입니다. 토큰당 지불하는 대신 분당 토큰(TPM)으로 측정되는 보장된 처리량 계층을 사전 구매합니다.
여기서부터 흥미로워집니다. 모델 유닛은 Alibaba Cloud에서 완전히 관리하는 워크로드 전용 GPU 클러스터를 제공합니다.
최후의 솔루션입니다. 원시 GPU 인스턴스(H20, H200 또는 출시 예정인 B300)를 임대하고 자체 추론 스택을 배포합니다.
가장 쉬운 솔루션부터 시작하겠습니다. 이전에 Alibaba Cloud의 AI 서비스를 사용해 본 적이 없다면 여기서부터 시작해야 합니다.
Alibaba Cloud 콘솔에 로그인하여 Model Studio로 이동합니다. 이는 모든 Alibaba Cloud AI 서비스에 대한 통합 모델 마켓플레이스이자 API 게이트웨이입니다.
모델 카탈로그에서 DeepSeek V4-Flash를 검색합니다. Qwen3, GLM, Wan과 같은 다른 인기 모델과 함께 나열됩니다.
DeepSeek V4-Flash 모델 페이지를 클릭합니다. API 키 받기 버튼이 표시됩니다. 해당 버튼을 클릭하고 새 API 키를 생성한 후 클립보드에 복사합니다.
이 키를 안전하게 보관합니다. 이 키는 모든 API 호출에 대한 인증 토큰입니다.
다음은 모든 기능이 작동하는지 확인하기 위한 최소 Python 스크립트입니다.
import requests
API_KEY = "your-api-key-here"
ENDPOINT = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v4-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one paragraph."}
],
"max_tokens": 256
}
response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=payload)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])
이를 실행합니다. 양자 컴퓨팅에 대한 일관된 단락이 보이면 토큰 API를 통해 DeepSeek V4-Flash를 호출하고 있는 것입니다.
토큰 API 가격은 간단한 토큰당 모델을 따릅니다. 입력 및 출력 토큰에 대해 별도로 비용을 지불하며 출력 토큰은 일반적으로 입력 토큰보다 약 4배 더 비쌉니다.
2K의 입력 프롬프트 및 1K의 출력 응답으로 이루어진 일반적인 채팅 상호 작용의 경우 요청당 비용은 1센트의 몇 분의 일입니다. 요청이 적은 경우(예: 하루 10,000건의 요청) 월 비용은 비교적 적습니다. 그러나 비용이 선형적으로 확장된다는 것이 문제입니다.
이 솔루션은 프로토타이핑에 적합합니다. 그러나 하루에 100,000 건의 요청이 들어오면 어떻게 될까요? 또는 백만 건의 요청이 들어온다면?
크기 조정 패턴을 설명해 보겠습니다.
| 일일 요청 | 평균 토큰/요청 | 상대적 월별 비용 |
|---|---|---|
| 10,000 | 3K | 1x(기준선) |
| 50,000 | 3K | ~5x |
| 100,000 | 3K | ~10x |
| 500,000 | 3K | ~50x |
비용은 급격히 증가합니다. 이는 Sarah가 핀테크 스타트업에서 겪었던 문제입니다.
트래픽이 무작위적이지 않다고 가정해 보겠습니다. 일일 활성 사용자가 10,000명인 SaaS 제품이 있으며 사용량은 오전 9시에서 오후 6시 사이에 예상대로 최고조에 달합니다. 사용량이 많은 시간 동안 분당 약 500,000개의 토큰이 필요하다는 것을 알고 있습니다.
PTU는 이러한 경우를 위해 설계되었습니다.
토큰당 비용을 지불하는 대신 특정 처리량을 보장하는 PTU 계층을 구매합니다. Alibaba Cloud는 사용자의 워크로드에 대한 GPU 용량을 예약합니다. 사용량이 많은 시간에는 요청이 공유 풀을 우회하여 예약된 용량으로 바로 이동합니다.
가격 모델에는 두 가지 구성 요소가 있습니다.
예약된 용량을 초과하면 오버플로 요청에 토큰 API 가격이 적용됩니다.
PTU는 예약 수수료 및 할인된 사용 요금이 순수 토큰 API 비용을 능가할 만큼 일일 토큰 볼륨이 충분히 많을 때 경제적으로 의미가 있습니다. 손익분기점은 특정 계층 및 협상된 요금에 따라 다르지만 대략적인 기준은 다음과 같습니다.
Sarah의 팀에게 PTU는 토큰 API보다 나은 선택이었습니다. 그러나 여전히 한계가 있습니다. 예약된 계층을 초과하면 비용이 다시 급증할 것입니다. 또한 팀은 다음 분기에 사용자 기반을 10배로 늘릴 계획이었습니다.
이제 본격적인 본론으로 들어가겠습니다. Sarah의 팀은 재정적 부담 없이 확장할 수 있는 솔루션이 필요했습니다. 전용 리소스, 보장된 성능 및 사용량이 많을수록 저렴해지는 가격 모델이 필요했습니다.
바로 모델 유닛이 필요했습니다.
고정 비용은 모델 유닛이 다른 솔루션과 차별화되는 핵심 인사이트입니다.
모델 유닛당 월 정액 요금을 지불합니다. 백만 개의 토큰이든 또는 10억 개의 토큰이든 상관없습니다. 비용은 동일합니다.
DeepSeek V4-Flash의 경우 일반적인 구성은 H20-141G GPU에서 4x MU1 유닛을 사용합니다. 공개적으로 제공되는 출처의 대략적인 추정치는 다음과 같습니다.
이제 동일한 볼륨으로 토큰 API와 비교해 보겠습니다. 하루에 약 5억 개의 토큰(대략 4x MU1이 최대로 처리할 수 있는 볼륨)에 대한 토큰 API의 비용은 대략 다음과 같습니다.
요점: 지속적으로 높은 처리량에서 모델 유닛은 동일한 토큰 API 비용 대비 대략 40~50%의 비용 절감 효과를 제공하며, SLA가 보장된 전용 리소스를 확보할 수 있습니다.
참고: 이 수치는 단지 예시적인 목적을 위한 대략적인 추정치입니다. 실제 가격은 지역, 약정 조건, 볼륨에 따라 달라집니다. 구매 결정을 내리기 전에 항상 공식 가격을 확인하세요.
그러나 백만 토큰당 유효 비용은 더 흥미롭습니다.
4x MU1을 100% 활용할 경우(최대 TPM 약 550,000):
물론, 누구도 연중무휴 100% 사용하지는 않습니다. 좀 더 현실적인 관점에서 살펴보겠습니다. 대부분의 프로덕션 워크로드는 하루 8~12시간 정도의 업무 시간 동안 가변적인 부하로 운영됩니다.
위의 차트는 다양한 일일 사용량 수준에서 백만 토큰당 유효 비용을 보여줍니다. 활성 사용량이 하루 4시간인 경우에도 유효 비용은 여전히 토큰 API와 경쟁력이 있습니다. 하루 12시간 이상 사용 시에는 모델 유닛이 훨씬 저렴해집니다.
월간 비용 비교는 다음과 같습니다.
토큰 API에 대한 손익분기점은 대략 하루 26억 개 토큰입니다. 해당 용량 이하의 경우 토큰 API가 더 저렴합니다. 해당 용량 이상의 경우 모델 유닛이 훨씬 저렴합니다.
모델 유닛은 가격 경쟁력만 있는 것이 아닙니다. 전용 인프라를 통해 누릴 수 있는 이점이 있습니다.
Sarah의 핀테크 애플리케이션의 경우 이 마지막 이점만으로도 전환할 가치가 있었습니다. 재무 데이터는 공유 풀에 접근할 수 없습니다.
어떤 솔루션이든 배포하기 전에 불편한 진실에 대해 먼저 짚어보겠습니다. 그냥 GPU를 임대해서 모든 것을 직접 운영하는 건 어떨까요?
타당한 질문입니다. 그리고 일부 팀에게는 정답일 수도 있습니다.
H20 또는 H200 GPU 인스턴스를 임대합니다. VLLM 또는 SGLang을 설치합니다. DeepSeek V4-Flash 가중치를 다운로드합니다. 텐서 병렬 처리, 파이프라인 병렬 처리, 양자화, KV 캐시 설정을 구성합니다. 로드 밸런싱, 모니터링, 자동 크기 조정, 장애 조치를 설정합니다.
그런 다음 유지관리합니다.
GPU 임대료는 실제 비용이 아닙니다. 실제 비용은 팀원의 급여입니다.
GPU 임대료가 모델 유닛보다 서류상으로는 약간 저렴하더라도 팀 운영에 소요되는 총비용(대부분 GPU 임대료 자체의 2~3x)은 프로덕션 추론의 경우 거의 항상 모델 유닛이 경제적으로 나은 선택입니다.
베어 메탈이 유리한 경우:
Sarah의 팀의 경우 베어 메탈은 고려 대상에서 제외되었습니다. GPU 클러스터를 관리하는 것이 아니라 기능을 제공해야 했습니다.
이제 본격적으로 시작해 보겠습니다. 다음은 단계별 배포에 대한 안내입니다.
PAI-EAS(Elastic Algorithm Service)는 Alibaba Cloud의 관리형 모델 서비스 플랫폼입니다. 모델 유닛 리소스가 실제로 프로비저닝되고 모델이 제공되는 엔진룸이라고 생각하면 됩니다.
모델 유닛을 구매한다는 것은 사실상 SLA가 보장되는 전용 PAI-EAS 용량을 예약하는 것입니다. 모델 유닛은 상용 래퍼입니다. PAI-EAS는 이를 기반으로 한 기술입니다.
배포하기 전에 구성을 결정해야 합니다.
이 튜토리얼에서는 싱가포르 지역의 H20-141G GPU에 4x MU1 유닛을 배포합니다.
PAI 콘솔로 이동하여 왼쪽 메뉴에서 EAS를 선택합니다.
서비스 생성을 클릭합니다. 배포 마법사가 나타납니다.
서비스 이름: deepseek-v4-flash-prod
모델 소스: "사용자 지정 모델"을 선택하고 DeepSeek V4-Flash 모델 아티팩트를 지정합니다. Alibaba Cloud 모델 레지스트리에서 모델을 사용할 수 있는 경우 직접 선택할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 모델 가중치에 OSS 경로를 제공합니다.
리소스 구성:
프레임워크 구성:
VPC 및 vSwitch를 설정합니다. 인터넷 기반 API의 경우 공개 엔드포인트를 활성화합니다. 내부 서비스의 경우 VPC 내의 비공개 엔드포인트를 사용합니다.
API 키 인증을 활성화합니다. 서비스별 API 키를 생성합니다.
배포를 클릭합니다. PAI-EAS 전용 GPU 리소스를 할당하고 모델 가중치를 메모리에 로드할 때 프로비저닝 프로세스는 5~10분이 소요됩니다.
서비스 상태가 "생성" → "배포" → "실행"으로 전환되는 것을 확인할 수 있습니다.
서비스가 실행되면 엔드포인트 URL을 기록해 둡니다. URL은 다음과 같습니다.
https://deepseek-v4-flash-prod.123456.ap-southeast-1.pai-eas.aliyuncs.com
curl 요청으로 테스트합니다.
curl -X POST https://deepseek-v4-flash-prod.123456.ap-southeast-1.pai-eas.aliyuncs.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_SERVICE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What are the key benefits of dedicated GPU inference?"}
],
"max_tokens": 512
}'응답이 일관되면 모델 유닛 배포가 실시간으로 트래픽을 처리하고 있는 것입니다.
PAI-EAS 콘솔에서 직접 테스트할 수도 있습니다. 배포된 각 서비스에는 코드를 작성하지 않고도 프롬프트를 전송하고, 매개 변수(온도, top-p, 최대 토큰)를 조정하고, 실시간으로 스트리밍 응답을 확인할 수 있는 기본 제공 플레이그라운드가 포함되어 있습니다.
이는 빠른 정상 작동 검토, 프롬프트 동작 디버깅 또는 애플리케이션에 통합하기 전에 이해관계자에게 배포를 시연하는 데 유용합니다.
이제 재미있는 부분으로 넘어가겠습니다. 동일한 워크로드로 4가지 배포 솔루션을 모두 벤치마킹하고 결과를 비교해 보겠습니다.
표준화된 벤치마크 스크립트를 사용하여 다음을 측정했습니다.
테스트 워크로드:
사용한 벤치마크 스크립트는 다음과 같습니다. 자체 테스트에 맞게 조정할 수 있습니다.
import asyncio
import time
import statistics
from dataclasses import dataclass
from typing import List
import aiohttp
import numpy as np
@dataclass
class BenchmarkResult:
concurrency: int
total_requests: int
ttft_ms: List[float]
tpot_ms: List[float]
tps: List[float]
total_tokens: int
duration_sec: float
@property
def avg_ttft(self) -> float:
return statistics.mean(self.ttft_ms)
@property
def p99_ttft(self) -> float:
return np.percentile(self.ttft_ms, 99)
@property
def avg_tps(self) -> float:
return statistics.mean(self.tps)
@property
def avg_tpot(self) -> float:
return statistics.mean(self.tpot_ms)
@property
def throughput_tpm(self) -> float:
return (self.total_tokens / self.duration_sec) * 60
async def send_request(session, endpoint, api_key, prompt, max_tokens):
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v4-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": max_tokens,
"stream": True
}
start_time = time.time()
first_token_time = None
token_count = 0
last_token_time = start_time
async with session.post(endpoint, headers=headers, json=payload) as response:
async for line in response.content:
line = line.decode('utf-8').strip()
if line.startswith('data: '):
chunk = line[6:]
if chunk == '[DONE]':
break
# Parse SSE chunk and count tokens
token_count += 1
if first_token_time is None:
first_token_time = time.time()
last_token_time = time.time()
end_time = time.time()
ttft = (first_token_time - start_time) * 1000 if first_token_time else 0
generation_time = (last_token_time - first_token_time) if first_token_time else 0
tps = token_count / generation_time if generation_time > 0 else 0
tpot = generation_time / token_count * 1000 if token_count > 0 else 0
return ttft, tpot, tps, token_count
async def run_benchmark(endpoint, api_key, concurrency, duration_sec=300):
# Long context prompt (~2048 tokens)
prompt = "Explain the history of artificial intelligence..." * 50
max_tokens = 1024
results = []
start_time = time.time()
request_count = 0
async with aiohttp.ClientSession() as session:
while time.time() - start_time < duration_sec:
tasks = [
send_request(session, endpoint, api_key, prompt, max_tokens)
for _ in range(concurrency)
]
batch_results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
for r in batch_results:
if isinstance(r, Exception):
continue
ttft, tpot, tps, tokens = r
results.append((ttft, tpot, tps, tokens))
request_count += 1
total_tokens = sum(r[3] for r in results)
return BenchmarkResult(
concurrency=concurrency,
total_requests=request_count,
ttft_ms=[r[0] for r in results],
tpot_ms=[r[1] for r in results],
tps=[r[2] for r in results],
total_tokens=total_tokens,
duration_sec=duration_sec
)
# Run benchmarks at different concurrency levels
async def main():
endpoint = "https://your-endpoint.aliyuncs.com/v1/chat/completions"
api_key = "your-api-key"
for concurrency in [1, 4, 8, 16, 32, 64]:
print(f"\n=== Benchmarking at concurrency={concurrency} ===")
result = await run_benchmark(endpoint, api_key, concurrency)
print(f"Total requests: {result.total_requests}")
print(f"Throughput: {result.throughput_tpm:.0f} TPM")
print(f"Avg TTFT: {result.avg_ttft:.1f}ms")
print(f"P99 TTFT: {result.p99_ttft:.1f}ms")
print(f"Avg TPS: {result.avg_tps:.1f} tok/s")
print(f"Avg TPOT: {result.avg_tpot:.1f}ms")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
참고: 이 스크립트는 스트리밍 모드를 사용하여 TTFT 및 토큰당 대기 시간을 정확하게 측정합니다. 비스트리밍 엔드포인트의 경우 측정 논리를 조정해야 합니다.
4가지 배포 솔루션 모두에 대한 벤치마크를 실행했습니다. 결과는 다음과 같습니다.
| 동시성 | 평균 TTFT | P99 TTFT | 평균 TPS | 처리량(TPM) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 245ms | 890ms | 42.3 | 2,540 |
| 4 | 312ms | 1,240ms | 38.7 | 9,280 |
| 8 | 485ms | 2,100ms | 31.2 | 14,960 |
| 16 | 920ms | 4,500ms | 18.5 | 17,760 |
| 32 | 1,850ms | 8,200ms | 9.8 | 18,816 |
관찰: 낮은 동시성에서 토큰 API는 상당히 빠릅니다. 그러나 동시성이 증가함에 따라 대기 시간이 크게 저하됩니다. 공유 풀은 큐잉 없이 높은 처리량을 유지할 수 없습니다. 처리량은 약 18K TPM 수준에서 정체됩니다.
| 동시성 | 평균 TTFT | P99 TTFT | 평균 TPS | 처리량(TPM) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 180ms | 420ms | 48.5 | 2,910 |
| 4 | 195ms | 380ms | 46.2 | 11,090 |
| 8 | 210ms | 450ms | 44.8 | 21,500 |
| 16 | 245ms | 520ms | 41.3 | 39,600 |
| 32 | 310ms | 680ms | 36.7 | 70,300 |
관찰: PTU는 훨씬 더 우수한 대기 시간 일관성을 제공합니다. 용량이 보장되어 큐잉 문제가 발생하지 않습니다. 처리량은 예약된 계층 제한까지 선형적으로 확장됩니다. P99 TTFT는 32개의 동시 요청에서도 700ms 미만으로 유지됩니다.
| 동시성 | 평균 TTFT | P99 TTFT | 평균 TPS | 처리량(TPM) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 95ms | 180ms | 95.2 | 5,710 |
| 4 | 102ms | 195ms | 94.8 | 22,750 |
| 8 | 118ms | 225ms | 93.5 | 44,880 |
| 16 | 145ms | 280ms | 91.2 | 87,550 |
| 32 | 195ms | 380ms | 87.6 | 168,200 |
| 64 | 310ms | 620ms | 79.3 | 304,100 |
관찰: 모델 유닛은 모든 지표에서 우세합니다. TTFT는 높은 동시성에서 토큰 API보다 3배 빠릅니다. TPS는 과부하 상태에서도 안정적으로 유지됩니다. 304K TPM의 최대 처리량은 토큰 API가 제공할 수 있는 처리량의 16배입니다. 이는 최선의 노력이 아니라 SLA가 보장된 서비스입니다.
| 동시성 | 평균 TTFT | P99 TTFT | 평균 TPS | 처리량(TPM) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 85ms | 160ms | 105.0 | 6,300 |
| 4 | 92ms | 175ms | 102.5 | 24,600 |
| 8 | 105ms | 200ms | 98.3 | 47,200 |
| 16 | 130ms | 250ms | 92.1 | 88,300 |
| 32 | 180ms | 340ms | 82.5 | 158,400 |
관찰: 베어 메탈은 직접 GPU 액세스 및 사용자 지정 튜닝 덕분에 낮은 동시성에서 모델 유닛을 능가합니다. 그러나 그 차이는 미미합니다(10~15%). 이에 비해 운용 오버헤드는 엄청납니다.
| 배포 | 월간 비용* | 최대 TPM | 평균 대기 시간(P50) | 1M 토큰당 상대적 비용 |
|---|---|---|---|---|
| 토큰 API | 가변(선형적으로 확장) | ~19K | 1,850ms | 1x(기준선) |
| PTU | ~1.5x 모델 유닛 | ~70K | 310ms | ~2x 토큰 API |
| 모델 유닛(4x MU1) | 고정(중간 범위) | ~304K | 195ms | ~0.3x 토큰 API |
| 베어 메탈(8x H200) | 모델 유닛과 유사함 | ~158K | 180ms | ~0.3x 토큰 API |
주요 인사이트: 모델 유닛은 토큰당 비용의 3분의 1로 Token API보다 16배 더 높은 처리량을 제공하며, 대기 시간은 10배 더 우수합니다. 단지 비용만 저렴한 것이 아닙니다. 프로덕션 규모에서 측정 가능한 모든 측면에서 우수합니다.
동일한 벤치마크를 통해 4가지 솔루션을 모두 실행해 보니 처음부터 이 결정 트리가 있었더라면 좋았을 것 같습니다.
Sarah의 핀테크 스타트업 사례로 돌아가 보겠습니다.
벤치마크 결과를 확인한 후 그녀의 결정은 분명했습니다.
토큰 API는 프로토타입에 적합했지만 예상되는 규모에서 모델 유닛보다 월 비용이 약 2배 더 비쌌습니다. PTU는 토큰 API 비용의 60~70% 정도로 적당한 중간 대안이었지만 한 분기 안에 예약된 계층의 사용량을 초과하게 될 것입니다. 베어 메탈은 고려 대상에서 제외되었습니다. 팀의 엔지니어는 12명이었지만 그 누구도 오전 3시에 GPU 클러스터 당직 순환 근무를 원하지 않았습니다.
팀은 모델 유닛을 선택했습니다. PAI-EAS에 배포된 4개의 MU1 유닛은 해당 도메인에 맞게 사용자 지정된 미세 조정 체크 포인트를 적용하여 DeepSeek V4-Flash를 실행합니다.
프로덕션 1개월 후 결과:
여기에서 얻을 수 있는 교훈은 무엇일까요? 단순히 표면적인 가격만 보지 마세요. 팀 오버헤드, 기회 비용 및 부하 중 성능 저하 위험을 포함하여 모든 비용을 살펴봐야 합니다. 모든 요소를 종합해 보면 모델 유닛은 대규모 환경에서 가장 저렴한 솔루션이 아닙니다. 성능, 예측 가능성, 그리고 마음의 평화를 동시에 제공하는 유일한 솔루션입니다.
나에게 적합한 DeepSeek V4-Flash 인스턴스를 배포할 준비가 되셨나요? 필요한 리소스는 다음과 같습니다.
이 벤치 마크는 통합 워크로드를 사용하여 통제된 환경에서 수행되었습니다. 실제 결과는 다음에 따라 달라집니다.
가격 수치는 작성 당시 공개적으로 제공된 출처를 기반으로 한 추정치입니다. 볼륨 할인, 지역 변동, 프로모션 요금이 적용될 수 있습니다. 약정을 진행하기 전에 항상 Alibaba Cloud 계정 관리자에게 비용을 확인하세요.
Alibaba Cloud에 DeepSeek V4-Flash를 배포하는 방법에 대해 궁금한 점이 있으신가요? AI Infra SA 팀은 매주 평가 세션을 진행합니다. 위에 링크된 MU 요청 양식을 통해 문의하세요.
이 문서는 원래 영어로 작성되었습니다. 원본 문서는 여기를 참조하세요.
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