De instantie van G4DN.xlarge wordt vaak gemarkeerd vanwege het kostenpercentage evenwicht, met name voor AI-werklast, zoals het uitvoeren van Deepseek-R1-modellen. Hier is een gedetailleerde vergelijking van de prestaties met andere instantietypen:
Cost-prestatiebalans
- G4dn.xlarge biedt een goede balans tussen kosten en prestaties, waardoor het geschikt is voor basis GPU -werklast. Het kost ongeveer $ 0,58 per uur, wat relatief betaalbaar is voor veel gebruikers [1] [3].- Daarentegen bieden krachtigere instanties zoals G6e.xlarge of P5E.48XLarge hogere prestaties, maar tegen een aanzienlijk hogere kosten. Het uitvoeren van een 14B-gedistilleerd model op een G6E.xlarge-instantie zou bijvoorbeeld ongeveer $ 880 per maand kosten, terwijl een volledig Deepseek-R1-model op een P5E.48XLARGE-instantie ongeveer $ 30.000 per maand zou kunnen kosten [7].
prestatiemogelijkheden
-g4dn.xlarge gebruikt nvidia T4 GPU's, die halverwege zijn en een knelpunt kunnen worden voor toepassingen met hoge doorvoer of grootschalige implementaties [6]. Voor kleinere of ontwikkelingsomgevingen biedt het echter voldoende prestaties.- Voor hogere prestaties en efficiëntie worden instanties zoals INF2.XLARGE of INF2.8XLARGE, die AWS Inferentia -chips gebruiken, aanbevolen. Deze gevallen bieden een betere schaalbaarheid en lagere latentie, maar zijn duurder [6].
Geheugen- en resource -vereisten
- Deepseek-R1-modellen kunnen een breed geheugenbereik vereisen, van 1,1 GB tot 404 GB, afhankelijk van de specifieke use case [9]. De instantie van G4DN.xlarge is geschikt voor kleinere modellen of minder geheugenintensieve taken, terwijl grotere instanties zoals P4D.24XLARGE nodig zijn voor meer veeleisende toepassingen.schaalbaarheid en flexibiliteit
- AWS zorgt voor een gemakkelijke schaalbaarheid van instanties op basis van de vraag. Als DeepSeek-R1 meer bronnen vereist, kunnen gebruikers upgraden naar grotere instanties of meer instanties toevoegen in een cluster [3]. Deze flexibiliteit is cruciaal voor projecten die grote hoeveelheden gegevens moeten verwerken of variabele workloads moeten verwerken.Samenvattend is de instantie G4DN.xlarge een kosteneffectieve keuze voor het uitvoeren van Deepseek-R1-modellen, vooral voor kleinschalige toepassingen of ontwikkelingsomgevingen. Voor grotere modellen of productieomgevingen die een hoge doorvoer en lage latentie vereisen, hebben meer krachtigere instanties zoals die in de INF2- of P5E -serie de voorkeur ondanks hun hogere kosten.
Citaten:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensive_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-Openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-deepseek-on-aws-ec2-using-pulumi/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-consider-befefore-deploying-deepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/set-up-ec2-for-deepseek-r1-with-nvidia-bestuurders-and-typingmind-integration/