Екземпляр G4DN.XLARGE часто підкреслюється для його балансу витрат на ефективність, особливо для навантажень AI, таких як запуск моделей DeepSeek-R1. Ось детальне порівняння його ефективності з іншими типами екземплярів:
баланс витрат
- G4dn.xlarge пропонує хороший баланс між витратами та продуктивністю, що робить його придатним для основних робочих навантажень GPU. Він коштує приблизно 0,58 долара за годину, що є відносно доступним для багатьох користувачів [1] [3].- На відміну від цього, більш потужні випадки, такі як g6e.xlarge або p5e.48xlarge, забезпечують більш високу продуктивність, але за значно більшу вартість. Наприклад, запуск дистильованої моделі 14b на екземплярі G6E.xlarge коштуватиме близько 880 доларів на місяць, тоді як повна модель DeepSeek-R1 на екземплярі P5E.48xLarge може коштувати близько 30 000 доларів на місяць [7].
можливості продуктивності
-G4dn.xlarge використовує графічні процесори NVIDIA T4, які є середнім рівнем і можуть стати вузьким місцем для високопропускних програм або масштабних розгортань [6]. Однак для середовищ менших масштабів або розвитку він забезпечує достатню продуктивність.- Для більш високої продуктивності та ефективності, як інф.xlarge або inf2.8xlarge, які використовують чіпси AWS Infferentia, рекомендуються. Ці екземпляри пропонують кращу масштабованість та меншу затримку, але дорожчі [6].
вимоги до пам'яті та ресурсів
- Моделі DeepSeek-R1 можуть вимагати широкого спектру пам'яті, від 1,1 ГБ до 404 ГБ залежно від конкретного випадку використання [9]. Екземпляр G4dn.xlarge підходить для менших моделей або менш інтенсивних пам'яток, тоді як більші екземпляри, такі як P4D.24xLarge, необхідні для більш вимогливих додатків.масштабованість та гнучкість
- AWS дозволяє легко масштабувати екземпляри на основі попиту. Якщо DeepSeek-R1 вимагає більше ресурсів, користувачі можуть оновити до більших екземплярів або додати більше екземплярів у кластері [3]. Ця гнучкість має вирішальне значення для проектів, які потребують обробки великих обсягів даних або обробки змінних навантажень.Підводячи підсумок, екземпляр G4DN.XLARGE-це економічно вигідний вибір для запуску моделей DeepSeek-R1, особливо для менших додатків або середовищ розробки. Однак для великих моделей або виробничих середовищ, що потребують високої пропускної здатності та низької затримки, більш потужні випадки, як у серії INF2 або P5E, є кращими, незважаючи на їх більші витрати.
Цитати:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpence_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
.
[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-deploying-deepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leverage-deepseek-r1-on-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-up-ec2-for-deepseek-r1-with-nvidia-drivers-and-typingmind-integration/