在ModelScope中，将模型部署到GPU ECS（弹性计算服务）并执行所需的时间取决于多种因素，包括模型的复杂性、计算资源（如CPU和GPU的性能）、网络延迟、数据传输速度以及ECS实例的配置等。因此，很难给出一个确切的答案来判断3～4秒的执行时间是否正常。
然而，一般来说，如果模型部署到GPU ECS后执行时间在几秒之内，通常认为是可接受的。但请注意，这只是一个大致的估计，并不适用于所有情况。
如果您对执行时间感到担忧，您可以考虑以下因素来进一步分析和优化：
模型复杂性：更复杂的模型可能需要更长的时间来执行。如果模型包含大量的参数或计算步骤，执行时间可能会相应增加。
计算资源：确保您的ECS实例具有足够的计算资源来处理模型。如果您使用的GPU性能较低或内存不足，可能会导致执行时间延长。
网络延迟：如果您的模型需要从远程存储中加载数据或与其他服务进行通信，网络延迟可能会影响执行时间。确保您的网络连接稳定且带宽足够。
数据传输速度：如果您需要将大量数据传输到ECS实例上进行处理，数据传输速度可能会成为瓶颈。优化数据传输方式或减少数据传输量可能会减少执行时间。
ECS实例配置：检查您的ECS实例配置是否适合您的需求。例如，您可以考虑增加实例的规格或调整实例的操作系统和驱动程序设置来优化性能。
如果您认为执行时间过长，并且上述因素都已经得到优化，您还可以考虑使用更高级的模型优化技术，如模型压缩、剪枝或量化等，以减少模型的复杂性和执行时间。
最后，建议您与ModelScope的技术支持团队联系，以获取更具体的建议和帮助，他们可以根据您的具体情况提供更准确的指导。