L'instance g4dn.xlarge est souvent mise en évidence pour son équilibre coût-performance, en particulier pour les charges de travail de l'IA comme la gestion des modèles Deepseek-R1. Voici une comparaison détaillée de ses performances avec d'autres types d'instances:
Balance coût-performance
- G4DN.xlarge offre un bon équilibre entre le coût et les performances, ce qui le rend adapté aux charges de travail GPU de base. Il est au prix d'environ 0,58 $ l'heure, ce qui est relativement abordable pour de nombreux utilisateurs [1] [3].- En revanche, des cas plus puissants comme G6e.xlarge ou P5E.48xlARGE offrent des performances plus élevées mais à un coût nettement plus élevé. Par exemple, l'exécution d'un modèle distillé 14B sur une instance g6e.xlarge coûterait environ 880 $ par mois, tandis qu'un modèle complet de profondeur-R1 sur une instance P5E.48xlarge pourrait coûter environ 30 000 $ par mois [7].
Capacités de performance
- G4DN.XLARGE utilise des GPU Nvidia T4, qui sont à mi-chemin et peuvent devenir un goulot d'étranglement pour les applications à haut débit ou les déploiements à grande échelle [6]. Cependant, pour les environnements à petite échelle ou de développement, il offre des performances suffisantes.- Pour des performances et une efficacité plus élevées, des cas tels que Inf2.xlarge ou Inf2.8xlarge, qui utilisent des puces AWS Inferentia, sont recommandés. Ces cas offrent une meilleure évolutivité et une latence plus faible mais sont plus chers [6].
exigences de mémoire et de ressources
- Les modèles Deepseek-R1 peuvent nécessiter une large gamme de mémoire, de 1,1 Go à 404 Go en fonction du cas d'utilisation spécifique [9]. L'instance G4DN.xlARGE convient aux modèles plus petits ou moins de tâches à forte intensité de mémoire, tandis que des instances plus importantes comme P4D.24xlarge sont nécessaires pour des applications plus exigeantes.Évolutivité et flexibilité
- AWS permet une évolutivité facile des instances en fonction de la demande. Si Deepseek-R1 nécessite plus de ressources, les utilisateurs peuvent passer à des instances plus importantes ou ajouter plus d'instances dans un cluster [3]. Cette flexibilité est cruciale pour les projets qui doivent traiter de grands volumes de données ou gérer les charges de travail variables.En résumé, l'instance G4DN.XLARGE est un choix rentable pour exécuter des modèles Deepseek-R1, en particulier pour les applications ou les environnements de développement à plus petite échelle. Cependant, pour les modèles plus grands ou les environnements de production nécessitant un débit élevé et une faible latence, des cas plus puissants comme ceux de la série Inf2 ou P5E sont préférables malgré leurs coûts plus élevés.
Citations:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpeny_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-oo1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqekz32oozn7am5lngex/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-before-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/setting-up-ec2-for-eepseek-r1-with-nvidia-drivers-and-typingmind-integration/