Primerek G4DN.XLarge je pogosto poudarjen zaradi ravnovesja stroškov in zmogljivosti, zlasti za delovne obremenitve AI, kot so teči modeli Deepseek-R1. Tu je podrobna primerjava njegove uspešnosti z drugimi vrstami primerkov:
Ravnotežje s stroški
- G4DN.xlarge ponuja dobro ravnovesje med stroški in zmogljivostjo, zaradi česar je primeren za osnovne delovne obremenitve GPU -ja. Cena je približno 0,58 dolarja na uro, kar je za številne uporabnike razmeroma dostopno [1] [3].- Nasprotno pa močnejši primeri, kot sta G6E.xlarge ali P5E.48xlarge, zagotavljajo večjo zmogljivost, vendar z bistveno višjimi stroški. Na primer, z uporabo 14B destiliranega modela na primerku G6E.xlarge bi stalo približno 880 dolarjev na mesec, medtem ko bi lahko celoten model Deepseek-R1 na primerku P5E.48xlarge stal približno 30.000 dolarjev na mesec [7].
Zmogljivosti za uspešnost
-G4DN.XLARGE uporablja NVIDIA T4 GPU, ki so srednji nivo in lahko postanejo ozko grlo za aplikacije z visokim pretokom ali velike uvajanja [6]. Vendar za manjše ali razvojne okolje zagotavlja zadostno delovanje.- Za večjo zmogljivost in učinkovitost so priporočljivi primeri, kot sta inf2.xlarge ali inf2.8xlarge, ki uporabljajo čipe AWS infecentia. Ti primeri nudijo boljšo razširljivost in nižjo zamudo, vendar so dražji [6].
Zahteve pomnilnika in virov
- Modeli DeepSeek-R1 lahko zahtevajo širok razpon pomnilnika, od 1,1 GB do 404 GB, odvisno od posebnega primera uporabe [9]. Primerek G4DN.xlarge je primeren za manjše modele ali manj pomnilniške naloge, medtem ko so za zahtevnejše aplikacije potrebni večji primeri, kot je P4D.24xlarge.razširljivost in prilagodljivost
- AWS omogoča enostavno razširljivost primerkov na podlagi povpraševanja. Če Deepseek-R1 zahteva več virov, lahko uporabniki nadgradijo na večje primere ali dodajo več primerkov v grozdu [3]. Ta prilagodljivost je ključnega pomena za projekte, ki morajo obdelati velike količine podatkov ali obravnavati spremenljive delovne obremenitve.Če povzamemo, je primerek G4DN.xlarge stroškovno učinkovita izbira za izvajanje modelov Deepseek-R1, zlasti za manjše aplikacije ali razvojna okolja. Vendar pa so pri večjih modelih ali proizvodnih okoljih, ki zahtevajo visoko prepustnost in nizke zamude, kljub višjim stroškom boljši močnejši primeri, kot so tisti v seriji INF2 ali P5E.
Navedbe:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/Benchmarking_inexpensy_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/2shgs4eqeekzz3OZN7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-aws-ec2-instance=sl
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-meepseek-on-aws-ec2-using-pulumi/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-consider-before-deigning-deepseek
[7] https://community.aws/content/2Z6DLAOHX12YUNOEAS7QB5YTH0Q/Leverating-deepseek-r1-on-aws?lang=sl
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-up-ec2-for-meemeek-r1-with-nvidia-drivers-and-ypingmind-integracija/