G4DN.xlarge örneği, özellikle Deepseek-R1 modellerini çalıştırmak gibi AI iş yükleri için maliyet performans dengesi ile vurgulanır. İşte performansının diğer örnek türleriyle ayrıntılı bir karşılaştırması:
Maliyet-Performans Bakiyesi
- G4DN.xlarge, maliyet ve performans arasında iyi bir denge sunar ve bu da onu temel GPU iş yükleri için uygun hale getirir. Birçok kullanıcı için nispeten uygun fiyatlı olan saatte yaklaşık 0,58 $ fiyatla fiyatlandırılmaktadır [1] [3].- aksine, g6e.xlarge veya p5e.48xlarge gibi daha güçlü örnekler daha yüksek performans sağlar, ancak önemli ölçüde daha yüksek bir maliyetle. Örneğin, bir G6E.xlarge örneğinde 14b damıtılmış bir model çalıştırmak ayda yaklaşık 880 dolara mal olurken, P5E.48xlarge örneğinde tam bir Deepseek-R1 modeli ayda yaklaşık 30.000 dolara mal olabilir [7].
Performans Özellikleri
-G4dn.xlarge, orta kademe olan ve yüksek verimli uygulamalar veya büyük ölçekli dağıtımlar için bir darboğaz haline gelebilecek NVIDIA T4 GPU'ları kullanır [6]. Ancak, daha küçük ölçekli veya geliştirme ortamları için yeterli performans sağlar.- Daha yüksek performans ve verimlilik için, AWS interentia yongaları kullanan Inf2.xlarge veya Inf2.8xlarge gibi örnekler önerilir. Bu örnekler daha iyi ölçeklenebilirlik ve daha düşük gecikme sunar, ancak daha pahalıdır [6].
Bellek ve Kaynak Gereksinimleri
- Deepseek-R1 modelleri, spesifik kullanım durumuna bağlı olarak 1.1 GB ila 404 GB arasında geniş bir bellek aralığı gerektirebilir [9]. G4DN.xlarge örneği daha küçük modeller veya daha az bellek yoğun görevler için uygundur, daha zorlu uygulamalar için P4D.24xlarge gibi daha büyük örnekler gereklidir.Ölçeklenebilirlik ve esneklik
- AWS, talep temelli örneklerin kolay ölçeklenebilirliğini sağlar. Deepseek-R1 daha fazla kaynak gerektiriyorsa, kullanıcılar daha büyük örneklere yükseltebilir veya bir kümede daha fazla örnek ekleyebilir [3]. Bu esneklik, büyük miktarlarda veri işlemesi veya değişken iş yüklerini işlemesi gereken projeler için çok önemlidir.Özetle, G4DN.xlarge örneği, özellikle daha küçük ölçekli uygulamalar veya geliştirme ortamları için Deepseek-R1 modellerini çalıştırmak için uygun maliyetli bir seçimdir. Bununla birlikte, yüksek verim ve düşük gecikme gerektiren daha büyük modeller veya üretim ortamları için, daha yüksek maliyetlerine rağmen INF2 veya P5E serilerindeki gibi daha güçlü örnekler tercih edilir.
Alıntılar:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensive_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ragainst-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-depseek-on-an-ws-ec2-instance?lang=en
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-deepseek-sews-ec2-using-pulumi/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-conder-before-deploying-deepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/Leveraging-deepseek-r1-on-waws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-up-ec2-for-depseek-r1-with-nvidia-drivers-and-typingmind-integration/