غالبًا ما يتم تسليط الضوء على مثيل G4DN.XLARGE لتوازن الأداء التكلفة ، وخاصة بالنسبة لأعباء العمل من الذكاء الاصطناعى مثل تشغيل نماذج DeepSeek-R1. فيما يلي مقارنة مفصلة لأدائها وأنواع مثيلات أخرى:
توازن التكلفة الأداء
- يوفر G4DN.xlarge توازنًا جيدًا بين التكلفة والأداء ، مما يجعله مناسبًا لأعباء عمل GPU الأساسية. يتم تسعيره بحوالي 0.58 دولار في الساعة ، وهو بأسعار معقولة نسبيًا للعديد من المستخدمين [1] [3].- على النقيض من ذلك ، توفر مثيلات أكثر قوة مثل g6e.xlarge أو p5e.48xlarge أداءً أعلى ولكن بتكلفة أعلى بكثير. على سبيل المثال ، سيكلف تشغيل نموذج مقطر 14B على مثيل G6E.xlarge حوالي 880 دولارًا شهريًا ، في حين أن نموذج Deepseek-R1 الكامل على مثيل p5e.48xlarge قد يكلف حوالي 30،000 دولار شهريًا [7].
إمكانيات الأداء
-يستخدم G4DN.xlarge NVIDIA T4 GPU ، والتي هي في منتصف المستوى وقد تصبح عنق الزجاجة للتطبيقات عالية الإنتاجية أو عمليات النشر على نطاق واسع [6]. ومع ذلك ، بالنسبة لبيئات النطاق الأصغر أو التطوير ، فإنه يوفر أداءً كافيًا.- من أجل الأداء العالي والكفاءة ، ينصح بحالات مثل inf2.xlarge أو inf2.8xlarge ، والتي تستخدم رقائق AWS inforentia. توفر هذه الحالات قابلية التوسع بشكل أفضل وأقل زمن انتقال ولكنها أكثر تكلفة [6].
متطلبات الذاكرة والموارد
- يمكن أن تتطلب نماذج Deepseek-R1 مجموعة واسعة من الذاكرة ، من 1.1 جيجابايت إلى 404 جيجابايت اعتمادًا على حالة الاستخدام المحددة [9]. مثيل G4DN.XLARGE مناسب للنماذج الأصغر أو مهام أقل كثافة للذاكرة ، في حين أن هناك حاجة إلى مثيلات أكبر مثل P4D.24xlarge لتطبيقات أكثر تطلبًا.قابلية التوسع والمرونة
- AWS يسمح بسهولة التوسع من الحالات على أساس الطلب. إذا كانت DeepSeek-R1 تتطلب المزيد من الموارد ، فيمكن للمستخدمين الترقية إلى مثيلات أكبر أو إضافة المزيد من الحالات في الكتلة [3]. هذه المرونة مهمة للمشاريع التي تحتاج إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات أو التعامل مع أعباء العمل المتغيرة.باختصار ، يعد مثيل G4DN.xlarge اختيارًا فعالًا من حيث التكلفة لتشغيل نماذج Deepseek-R1 ، وخاصة للتطبيقات الأصغر على نطاق أو بيئات التطوير. ومع ذلك ، بالنسبة للموديلات الأكبر أو بيئات الإنتاج التي تتطلب إنتاجية عالية ومواصلة منخفضة ، فإن مثيلات أكثر قوة مثل تلك الموجودة في سلسلة INF2 أو P5E هي الأفضل على الرغم من ارتفاع تكاليفها.
الاستشهادات:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpension_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-against-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeeekz32oozn7ammlngex/benefits-of-installing-deek-on-an-aws-ec2-instance؟lang=en
[4]
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepeek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-consider-before-deploying-deepseek
[7 "
[8] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1
[9]