A instância do G4DN.XLARGE é frequentemente destacada para o seu saldo de desempenho de custo, principalmente para cargas de trabalho de IA, como executar modelos Deepseek-R1. Aqui está uma comparação detalhada de seu desempenho com outros tipos de instância:
Custo-performance Balance
- G4DN.XLARGE oferece um bom equilíbrio entre custo e desempenho, tornando -o adequado para cargas de trabalho básicas da GPU. O preço é de aproximadamente US $ 0,58 por hora, o que é relativamente acessível para muitos usuários [1] [3].- Por outro lado, instâncias mais poderosas como G6E.xlarge ou P5E.48xlarge proporcionam maior desempenho, mas a um custo significativamente maior. Por exemplo, a execução de um modelo destilado 14B em uma instância do G6E.xlarge custaria cerca de US $ 880 por mês, enquanto um modelo completo de Deepseek-R1 em uma instância P5E.48xlarge pode custar cerca de US $ 30.000 por mês [7].
Recursos de desempenho ###
-G4DN.XLARGE usa o NVIDIA T4 GPUS, que são intermediários e podem se tornar um gargalo para aplicações de alto rendimento ou implantações em larga escala [6]. No entanto, para ambientes de menor escala ou desenvolvimento, ele fornece desempenho suficiente.
- Para maior desempenho e eficiência, são recomendadas instâncias como INF2.xlarge ou INF2.8xlarge, que usam chips de inferntia da AWS. Essas instâncias oferecem melhor escalabilidade e menor latência, mas são mais caras [6].
requisitos de memória e recurso
- Os modelos Deepseek-R1 podem exigir uma ampla gama de memória, de 1,1 GB a 404 GB, dependendo do caso de uso específico [9]. A instância do G4DN.XLARGE é adequada para modelos menores ou tarefas menos intensivas em memória, enquanto instâncias maiores como P4D.24xlarge são necessárias para aplicações mais exigentes.escalabilidade e flexibilidade
- A AWS permite fácil escalabilidade de instâncias com base na demanda. Se o Deepseek-R1 exigir mais recursos, os usuários poderão atualizar para instâncias maiores ou adicionar mais instâncias em um cluster [3]. Essa flexibilidade é crucial para projetos que precisam processar grandes volumes de dados ou lidar com cargas de trabalho variáveis.Em resumo, a instância do G4DN.XLARGE é uma opção econômica para a execução de modelos Deepseek-R1, especialmente para aplicações de menor escala ou ambientes de desenvolvimento. No entanto, para modelos maiores ou ambientes de produção que requerem alto rendimento e baixa latência, instâncias mais poderosas, como as da série INF2 ou P5E, são preferíveis, apesar de seus custos mais altos.
Citações:
[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-ofinstalling-deepseek-on-an-aws-ec2-stance?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-wefore-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-deepseek-r1-with-nvidia-drivers-and-typingmind-integation/