La instancia G4DN.XLarge a menudo se destaca para su saldo de rendimiento de costo, particularmente para cargas de trabajo de IA como ejecutar modelos Deepseek-R1. Aquí hay una comparación detallada de su rendimiento con otros tipos de instancias:
Saldo de costo de rendimiento
- G4DN.XLARGE ofrece un buen equilibrio entre el costo y el rendimiento, lo que lo hace adecuado para cargas de trabajo básicas de GPU. Tiene un precio de aproximadamente $ 0.58 por hora, lo que es relativamente asequible para muchos usuarios [1] [3].- Por el contrario, instancias más poderosas como G6E.XLARGE o P5E.48XLARGE proporcionan un mayor rendimiento pero a un costo significativamente mayor. Por ejemplo, ejecutar un modelo destilado de 14B en una instancia G6E.XLarge costaría alrededor de $ 880 por mes, mientras que un modelo completo de Deepseek-R1 en una instancia P5E.48xLarge podría costar alrededor de $ 30,000 por mes [7].
Capacidades de rendimiento
-G4DN.XLarge utiliza las GPU NVIDIA T4, que son de nivel medio y pueden convertirse en un cuello de botella para aplicaciones de alto rendimiento o implementaciones a gran escala [6]. Sin embargo, para entornos de menor escala o de desarrollo, proporciona un rendimiento suficiente.- Para un mayor rendimiento y eficiencia, se recomiendan instancias como inf2.xlarge o inf2.8xLarge, que utilizan chips de inferentia AWS. Estas instancias ofrecen una mejor escalabilidad y menor latencia, pero son más caras [6].
Requisitos de memoria y recursos
- Los modelos Deepseek-R1 pueden requerir una amplia gama de memoria, de 1.1 GB a 404 GB dependiendo del caso de uso específico [9]. La instancia G4DN.XLARGE es adecuada para modelos más pequeños o tareas menos intensivas en memoria, mientras que se necesitan instancias más grandes como P4D.24xLarge para aplicaciones más exigentes.Escalabilidad y flexibilidad
- AWS permite una fácil escalabilidad de instancias basadas en la demanda. Si Deepseek-R1 requiere más recursos, los usuarios pueden actualizar a instancias más grandes o agregar más instancias en un clúster [3]. Esta flexibilidad es crucial para los proyectos que necesitan procesar grandes volúmenes de datos o manejar cargas de trabajo variables.En resumen, la instancia G4DN.XLarge es una opción rentable para ejecutar modelos Deepseek-R1, especialmente para aplicaciones o entornos de desarrollo a menor escala. Sin embargo, para modelos o entornos de producción más grandes que requieren un alto rendimiento y un bajo latencia, son preferibles casos más poderosos como los de la serie INF2 o P5E a pesar de sus costos más altos.
Citas:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensive_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-r-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oOzn7am5lngex/benefits-ofinstalling-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/settingup-ec2-fordeepseek-r1-with-nvidia-drivers-and-typingmind-integration/