„G4DN.xlarge“ egzempliorius dažnai išryškinamas dėl savo išlaidų ir našumo balanso, ypač dėl AI darbo krūvio, pavyzdžiui, paleisti „Deepseek-R1“ modelius. Čia pateiktas išsamus jo našumo palyginimas su kitais egzempliorių tipais:
išlaidų ir našumo likutis
- G4DN.xlarge siūlo gerą pusiausvyrą tarp išlaidų ir našumo, todėl jis yra tinkamas pagrindiniams GPU darbo krūviams. Jo kaina yra maždaug 0,58 USD per valandą, o tai yra gana prieinama daugeliui vartotojų [1] [3].- Priešingai, galingesni atvejai, tokie kaip „G6e.xlarge“ arba „P5E.48xlarge“, suteikia didesnį našumą, tačiau už žymiai didesnę kainą. Pvz., „G6e.xlarge“ egzemplioriaus veikimas 14B distiliuoto modelio kainuotų apie 880 USD per mėnesį, o visas „Deepseek-R1“ modelis P5E.48xlarge egzemplioriuje gali kainuoti apie 30 000 USD per mėnesį [7].
našumo galimybės
-G4DN.xlarge naudoja „NVIDIA T4 GPU“, kurie yra vidutinės pakopos ir gali tapti kliūtimi didelio pralaidumo programoms ar didelio masto diegimui [6]. Tačiau mažesnio masto ar plėtros aplinkoje tai suteikia pakankamai našumo.- Siekiant didesnio našumo ir efektyvumo, rekomenduojami tokie egzemplioriai kaip „Inf2.xlarge“ arba „Inf2.8xlarge“, kuriuose naudojami AWS Inferentia lustai. Šie atvejai siūlo geresnį mastelį ir mažesnį delsą, tačiau yra brangesni [6].
Atminties ir išteklių reikalavimai
- „Deepseeek-R1“ modeliams gali prireikti platų atminties diapazoną nuo 1,1 GB iki 404 GB, atsižvelgiant į konkretų naudojimo atvejį [9]. „G4DN.xlarge“ egzempliorius tinka mažesniems modeliams ar mažiau atminties reikalaujančių užduočių, tuo tarpu, kad būtų reiklesnės programos, reikalingi didesni egzemplioriai, tokie kaip P4D.24xlarge.mastelio keitimas ir lankstumas
- AWS leidžia lengvai mastelio keitimą atsižvelgiant į paklausą. Jei „Deepseek-R1“ reikalauja daugiau išteklių, vartotojai gali atnaujinti į didesnius egzempliorius arba pridėti daugiau egzempliorių klasteryje [3]. Šis lankstumas yra labai svarbus projektams, kuriems reikia apdoroti didelius duomenų kiekius ar tvarkyti kintamą darbo krūvį.Apibendrinant galima pasakyti, kad „G4DN.XLarge“ egzempliorius yra ekonomiškas pasirinkimas paleisti „Deepseek-R1“ modelius, ypač mažesnio masto programoms ar kūrimo aplinkai. Tačiau didesniems modeliams ar gamybos aplinkai, kurioms reikalingas didelis pralaidumas ir mažas delsos, galingesni atvejai, tokie kaip INF2 ar P5E serijos, yra geriau, nepaisant didesnių jų išlaidų.
Citatos:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchparking_inexpensive_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-oveview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[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-be-fore-deploing-deepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaoHx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-on-on-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-ib-ec2-for-deepseek-r1-with-nvidia-Drivers-and-typingMind-integration/