Instanța G4DN.xlarge este adesea evidențiată pentru soldul său cost-performanță, în special pentru sarcinile de muncă AI, cum ar fi rularea modelelor DeepSeek-R1. Iată o comparație detaliată a performanței sale cu alte tipuri de instanțe:
Soldul cost-performanță
- g4dn.xlarge oferă un echilibru bun între cost și performanță, ceea ce îl face potrivit pentru sarcinile de lucru de bază GPU. Are un preț de aproximativ 0,58 USD pe oră, ceea ce este relativ accesibil pentru mulți utilizatori [1] [3].- În schimb, cazuri mai puternice precum g6e.xlarge sau p5e.48xlarge oferă performanțe mai mari, dar cu un cost semnificativ mai mare. De exemplu, rularea unui model distilat de 14b pe o instanță G6E.xlarge ar costa aproximativ 880 USD pe lună, în timp ce un model complet DeepSeek-R1 pe o instanță P5E.48xlarge ar putea costa aproximativ 30.000 USD pe lună [7].
Capabilități de performanță
-G4DN.xlarge folosește GPU-urile NVIDIA T4, care sunt mijlocii și pot deveni un blocaj pentru aplicații cu un randament ridicat sau implementări la scară largă [6]. Cu toate acestea, pentru medii la scară mai mică sau de dezvoltare, oferă o performanță suficientă.- Pentru performanțe și eficiență mai ridicate, sunt recomandate cazuri precum INF2.xlarge sau INF2.8xlarge, care utilizează cipuri AWS infererentia. Aceste cazuri oferă o scalabilitate mai bună și o latență mai mică, dar sunt mai scumpe [6].
Cerințe de memorie și resurse
- Modelele DeepSeek-R1 pot necesita o gamă largă de memorie, de la 1,1 GB la 404 GB în funcție de cazul de utilizare specific [9]. Instanța G4DN.xlarge este potrivită pentru modele mai mici sau mai puțin sarcini cu intensitate de memorie, în timp ce sunt necesare cazuri mai mari precum P4D.24xlarge pentru aplicații mai solicitante.Scalabilitate și flexibilitate
- AWS permite o scalabilitate ușoară a instanțelor bazate pe cerere. Dacă DeepSeek-R1 necesită mai multe resurse, utilizatorii pot face upgrade la cazuri mai mari sau pot adăuga mai multe instanțe într-un cluster [3]. Această flexibilitate este crucială pentru proiectele care trebuie să proceseze volume mari de date sau să gestioneze sarcini de lucru variabile.În rezumat, instanța G4DN.xlarge este o alegere rentabilă pentru rularea modelelor DeepSeek-R1, în special pentru aplicații la scară mai mică sau medii de dezvoltare. Cu toate acestea, pentru modele mai mari sau medii de producție care necesită un randament ridicat și latență scăzută, cazuri mai puternice precum cele din seria INF2 sau P5E sunt de preferat în ciuda costurilor lor mai mari.
Citări:
.
]
[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-before-deploying-epseek
[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/