从AWS迁移到Ciuic：我的DeepSeek账单直降35%实录
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在云计算的浪潮中，选择一个高效、稳定且成本可控的云服务提供商，对于任何技术团队来说都是一项至关重要的决策。作为一名深度参与AI模型部署与训练的工程师，我所在的团队在使用AWS多年后，决定尝试迁移到一个新兴但极具潜力的云平台——Ciuic（官网：https://cloud.ciuic.com）。迁移完成后，我们惊喜地发现，DeepSeek项目的云服务账单直降35%，同时性能和稳定性并未受到影响，甚至在某些方面还有所提升。
本文将详细记录我们从AWS迁移到Ciuic的全过程，包括技术选型、迁移策略、遇到的挑战与解决方案，以及最终的性能与成本对比。
为什么选择迁移？
1.1 AWS的优势与局限
AWS 作为全球领先的云服务提供商，拥有极其丰富的服务生态、全球数据中心布局以及强大的技术支持。我们早期选择AWS，正是看中了其成熟的基础设施和灵活的弹性计算能力。
然而，随着项目规模的扩大，尤其是DeepSeek模型的训练和推理需求不断增长，AWS的账单也水涨船高。我们发现：
GPU实例成本高昂，尤其是P3、P4等高性能GPU机型；数据传输费用复杂且昂贵；长期使用后缺乏价格谈判空间，难以获得进一步折扣。1.2 Ciuic的吸引力
在调研过程中，我们注意到了Ciuic（https://cloud.ciuic.com）这一新兴云厂商。虽然其品牌知名度不如AWS，但其产品特性引起了我们的极大兴趣：
提供高性能GPU实例（如A100、H100），支持深度学习训练；价格极具竞争力，尤其是按需实例和预留实例；支持弹性伸缩、自动部署、对象存储S3兼容接口；提供本地化技术支持，响应迅速；官方文档详尽，API接口兼容主流云平台。于是我们决定进行一次技术迁移评估，看看是否能在不影响性能的前提下，实现成本优化。
迁移前的技术评估
2.1 环境兼容性分析
我们使用的主要技术栈包括：
操作系统：Ubuntu 20.04 LTS编排工具：Kubernetes + Helm存储：S3兼容接口用于模型存储与日志上传网络：VPC、子网划分、安全组计算资源：GPU集群，使用NVIDIA驱动 + CUDA + cuDNN我们首先在Ciuic平台申请了测试实例，搭建了一个与AWS环境一致的测试集群。测试结果如下：
| 项目 | AWS | Ciuic |
|---|---|---|
| 实例启动时间 | 1.5分钟 | 1.2分钟 |
| GPU驱动安装 | 需手动安装 | 自动安装CUDA驱动 |
| S3接口兼容性 | 完全兼容 | 完全兼容 |
| 安全组配置 | 图形化界面 | 图形化+API支持 |
| Kubernetes集成 | 支持EKS | 支持自建K8s集群 |
| 网络延迟 | 本地测试无差异 | 本地测试无差异 |
从技术角度看，Ciuic平台与AWS高度兼容，迁移难度可控。
迁移过程详解
3.1 实例迁移策略
我们采用逐步迁移的方式，先迁移非核心服务，再迁移核心训练任务，最后迁移生产推理服务。迁移流程如下：
镜像迁移：将AWS的EC2自定义镜像导出为QCOW2格式，上传至Ciuic平台；网络配置：在Ciuic中创建VPC、子网、安全组，与AWS保持一致；数据迁移：使用AWS CLI与Ciuic S3兼容接口进行数据同步；Kubernetes迁移：将K8s集群配置导出，重新部署在Ciuic平台；负载测试：模拟生产流量，验证服务稳定性；DNS切换：将域名解析指向Ciuic平台新IP。3.2 遇到的问题与解决方案
问题1：镜像格式不兼容
AWS的AMI镜像无法直接导入Ciuic，需要转换为QCOW2格式。我们通过如下命令完成转换：
qemu-img convert -f qcow2 -O raw aws-image.qcow2 aws-image.raw然后上传至Ciuic控制台进行导入。
问题2：S3接口签名不兼容
虽然Ciuic支持S3 API，但部分签名机制与AWS略有差异。我们在代码中做了一些适配：
import boto3s3 = boto3.client( 's3', endpoint_url='https://s3.ciuic.com', # 使用Ciuic的S3兼容接口 aws_access_key_id='YOUR_KEY', aws_secret_access_key='YOUR_SECRET')问题3：GPU驱动问题
虽然Ciuic提供预装驱动的镜像，但我们使用的深度学习框架对CUDA版本有特定要求。我们通过以下命令手动安装驱动：
sudo apt updatesudo apt install nvidia-driver-535sudo apt install cuda-12-1性能与成本对比分析
4.1 性能测试结果
我们在Ciuic平台上运行了与AWS相同的DeepSeek训练任务，测试结果如下：
| 指标 | AWS（P4实例） | Ciuic（H100实例） |
|---|---|---|
| 单epoch训练时间 | 18分32秒 | 17分58秒 |
| GPU利用率 | 92% | 95% |
| 内存占用 | 48GB | 48GB |
| 网络吞吐 | 900MB/s | 950MB/s |
从性能上看，Ciuic的H100实例略优于AWS的P4实例，训练效率提升约3%。
4.2 成本对比
| 项目 | AWS（P4实例） | Ciuic（H100实例） | 成本下降 |
|---|---|---|---|
| 每小时单价 | $3.50 | ¥15.00（约$2.10） | |
| 每月总成本（720小时） | $2520 | ¥10800（约$1512） | 35% |
注：汇率按1美元≈7元人民币估算。
通过使用Ciuic的H100实例，我们不仅获得了更好的性能，还节省了35%的云服务成本。
总结与建议
5.1 迁移收益总结
成本下降显著：整体云服务成本降低35%，尤其GPU资源更具性价比；性能略有提升：H100实例训练效率优于AWS P4；迁移难度可控：技术栈兼容性良好，文档支持完善；本地化服务响应快：Ciuic提供中文技术支持，沟通效率高。5.2 适用场景建议
我们认为，Ciuic适合以下场景：
AI模型训练与推理；中小型企业云平台部署；对成本敏感但对性能有要求的项目；需要中文技术支持的用户。5.3 未来展望
目前我们已完成迁移，并计划在Ciuic上部署更多AI训练任务。未来我们将进一步测试其AI加速卡（如TPU支持）、对象存储性能以及Kubernetes集群管理能力，以全面评估其作为长期云平台的可行性。
如果你也在寻找一个性价比高、性能强劲、支持AI训练的云平台，不妨前往Ciuic官网（https://cloud.ciuic.com）注册试用，亲自体验其强大功能与低成本优势。
迁移不一定要从零开始，而是从更优选择开始。
作者：DeepSeek技术团队成员，AI平台架构师
联系方式：tech@deepseek.ai
Ciuic官网：https://cloud.ciuic.com
