Inštancia G4DN.XLARGE sa často zdôrazňuje pre svoju rovnováhu nákladov a výkonu, najmä pre pracovné zaťaženie AI, ako je prevádzkovanie modelov Deepseek-R1. Tu je podrobné porovnanie jeho výkonu s inými typmi inštancií:
Zostatok nákladov a výkonu
- G4DN.XLARGE ponúka dobrú rovnováhu medzi nákladmi a výkonom, vďaka čomu je vhodná pre základné pracovné zaťaženie GPU. Cena je približne 0,58 dolárov za hodinu, čo je pre mnohých používateľov relatívne cenovo dostupné [1] [3].- Naproti tomu silnejšie inštancie ako G6E.xlarge alebo p5e.48xlarge poskytujú vyšší výkon, ale za výrazne vyššie náklady. Napríklad spustenie 14B destilovaného modelu na inštancii G6E.xlarge by stálo približne 880 dolárov mesačne, zatiaľ čo celý model Deepseek-R1 na inštancii P5E.48xlarge by mohol stáť okolo 30 000 dolárov mesačne [7].
Výkonné možnosti
-G4DN.XLARGE používa GPU NVIDIA T4, ktoré sú stredné a môžu sa stať prekážkou pre vysoko výkonné aplikácie alebo rozsiahle nasadenia [6]. Pre menšie alebo vývojové prostredie však poskytuje dostatočný výkon.- Pre vyššiu výkonnosť a účinnosť sa odporúčajú inštancie ako Inf2.xlarge alebo Inf2.8xlarge, ktoré používajú čipy AWS Inferentia. Tieto prípady ponúkajú lepšiu škálovateľnosť a nižšiu latenciu, ale sú drahšie [6].
Požiadavky na pamäť a prostriedky
- Modely Deepseek-R1 môžu vyžadovať širokú škálu pamäte, od 1,1 GB do 404 GB v závislosti od konkrétneho prípadu použitia [9]. Inštancia G4DN.XLARGE je vhodná pre menšie modely alebo menej pamäťové úlohy, zatiaľ čo pre náročnejšie aplikácie sú potrebné väčšie inštancie ako P4D.24xlarge.Škálovateľnosť a flexibilita
- AWS umožňuje ľahkú škálovateľnosť inštancií na základe dopytu. Ak DeepSeek-R1 vyžaduje viac zdrojov, používatelia môžu upgradovať na väčšie inštancie alebo pridať ďalšie inštancie do klastra [3]. Táto flexibilita je rozhodujúca pre projekty, ktoré musia spracovať veľké objemy údajov alebo spracovať premenlivé pracovné zaťaženie.Stručne povedané, inštancia G4DN.xlarge je nákladovo efektívna voľba pre prevádzkovanie modelov DeepSeek-R1, najmä pre aplikácie menšieho rozsahu alebo vývojové prostredie. Avšak pre väčšie modely alebo výrobné prostredie, ktoré si vyžadujú vysokú priepustnosť a nízku latenciu, sú silnejšie inštancie, ako sú napríklad v sérii INF2 alebo P5E, uprednostňujú napriek ich vyšším nákladom.
Citácie:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpension_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-model-wow-and- --tow-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz3oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-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-deplowinging-deepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/levering-deepseek-r1-on-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-ec2-for-deepseek-r1-with-nvidia-dlivers-and-typingmind-integrácia/