G4DN.xLarge-forekomsten blir ofte fremhevet for sin kostnadsytelsesbalanse, spesielt for AI-arbeidsmengder som å kjøre DeepSeek-R1-modeller. Her er en detaljert sammenligning av ytelsen med andre forekomsttyper:
Kostnadsprestasjonsbalanse
- G4DN.xLarge gir en god balanse mellom kostnad og ytelse, noe som gjør det egnet for grunnleggende GPU -arbeidsmengder. Det er priset til omtrent $ 0,58 per time, noe som er relativt rimelig for mange brukere [1] [3].- I motsetning til dette gir kraftigere forekomster som G6E.xLarge eller P5E.48xLarge høyere ytelse, men til en betydelig høyere pris. For eksempel vil det å kjøre en 14b destillert modell på en G6E.XLarge-forekomst koste rundt $ 880 per måned, mens en full DeepSeek-R1-modell på en P5E.48xLarge-forekomst kan koste rundt $ 30 000 per måned [7].
ytelsesegenskaper
-G4DN.xLarge bruker NVIDIA T4 GPUer, som er mellomkledd og kan bli en flaskehals for applikasjoner med høy gjennomstrømning eller storskala distribusjoner [6]. For mindre skalaer eller utviklingsmiljøer gir det imidlertid tilstrekkelig ytelse.- For høyere ytelse og effektivitet anbefales forekomster som INF2.xLarge eller INF2.8xLarge, som bruker AWS Inferentia -brikker. Disse tilfellene gir bedre skalerbarhet og lavere latens, men er dyrere [6].
Minne og ressurskrav
- DeepSeek-R1-modeller kan kreve et bredt spekter av minne, fra 1,1 GB til 404 GB avhengig av den spesifikke brukssaken [9]. G4DN.xLarge-forekomsten er egnet for mindre modeller eller mindre minneintensive oppgaver, mens større forekomster som P4D.24xLarge er nødvendig for mer krevende applikasjoner.skalerbarhet og fleksibilitet
- AWS gir enkel skalerbarhet av forekomster basert på etterspørsel. Hvis DeepSeek-R1 krever mer ressurser, kan brukere oppgradere til større forekomster eller legge til flere forekomster i en klynge [3]. Denne fleksibiliteten er avgjørende for prosjekter som må behandle store datamengder eller håndtere variabel arbeidsmengde.Oppsummert er G4DN.xLarge-forekomsten et kostnadseffektivt valg for å kjøre DeepSeek-R1-modeller, spesielt for mindre skalaer eller utviklingsmiljøer. For større modeller eller produksjonsmiljøer som krever høy gjennomstrømning og lav latens, er imidlertid kraftigere forekomster som de i INF2- eller P5E -serien å foretrekke til tross for deres høyere kostnader.
Sitasjoner:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensive_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ranks-ainst-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-depseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-depseek-on-aws-ec2-dings-pulumi/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-conseT-before-deploying-depseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-depseek-r1-on-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-up-ec2-for-depseek-r1-with-nvidia-drivere-and-typingmind-integration/