Het optimaliseren van de prestaties van Deepseek-R1 op AWS omvat verschillende netwerkinstellingen en configuraties. Hier is een gedetailleerd overzicht van hoe de prestaties kunnen worden verbeterd:
1. EC2 instantieconfiguratie **
- Instantieertype: het kiezen van een instantietype met voldoende GPU-kracht, zoals `g4dn.xlarge`, is cruciaal voor het efficiënt uitvoeren van Deepseek-R1-modellen. Dit instantietype ondersteunt NVIDIA -rasterchauffeurs, die essentieel zijn voor GPU -versnelling [1].- Netwerkinstellingen: gebruik de standaard VPC -instellingen en selecteer de beschikbaarheidszone waarbij uw EC2 -instantie wordt geïmplementeerd. Dit zorgt ervoor dat uw instantie goed verbonden en toegankelijk is binnen uw netwerk [1].
2. Beveiligingsgroepen **
- Configureer een nieuwe beveiligingsgroep met specifieke inkomende regels:- HTTP -verkeer: staat HTTP -verkeer toe van een vertrouwde IP -reeks (bijv. "My IP") om webtoegang tot het model mogelijk te maken.
- TCP -verkeer op poort 3000: laat TCP -verkeer uit het VPC CIDR -bereik toe om de communicatie met de laadbalancer van de toepassing te vergemakkelijken.
- HTTPS -verkeer: staat HTTPS -verkeer toe van het VPC CIDR -bereik voor veilige communicatie [1].
3. Toepassing Load Balancer (alb) **
-Schema: Stel een internetgerichte ALB in om uw Deepseek-R1-model bloot te stellen aan extern verkeer.- Load Balancer IP -adrestype: gebruik IPv4 voor eenvoud en compatibiliteit.
- Netwerkinstellingen: selecteer de standaard VPC -instellingen en dezelfde beschikbaarheidszone als uw EC2 -instantie.
- Beveiligingsgroepen: gebruik de beveiligingsgroep die tijdens de EC2 -configuratie is gemaakt om consistente toegangscontroles te garanderen [1].
4. Doelgroepconfiguratie **
- Doeltype: selecteer "instanties" als het doeltype.- Poort: gebruik poort 3000 om het verkeer door te sturen naar het EC2-exemplaar dat het Deepseek-R1-model uitvoert.
- Doelgroepnaam: noem de doelgroep (bijv. "Deepseek-tg") voor eenvoudige identificatie [1].
5. Amazon Sagemaker voor verbeterde prestaties **
-Modelimplementatie: overweeg om Deepseek-R1-modellen te implementeren met behulp van Amazon Sagemaker, die functies biedt zoals auto-scaling en elastische load-balancing. Dit kan de responsiviteit en schaalbaarheid verbeteren [3] [4].- Private S3 -emmer: winkelmodelgewichten in een privé -S3 -emmer om de latentie te verminderen en de beveiliging te verbeteren door modelgegevens in uw AWS -account te bewaren [3].
6. Best practices voor optimalisatie **
- Snelle optimalisatie: gebruik technieken zoals snelle optimalisatie op Amazon-gesteente om de redeneermogelijkheden van deepseek-R1-modellen te verbeteren [7].- Selectie van de region: kies een AWS -regio die het dichtst bij uw gebruikers ligt om de latentie te minimaliseren en de kosten te optimaliseren [6].
Door deze netwerkinstellingen en configuraties te implementeren, kunt u de prestaties van Deepseek-R1 op AWS optimaliseren, waardoor efficiënte, schaalbare en veilige modelimplementatie wordt gewaarborgd.
Citaten:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jckgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://northflan
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-AMazon-Sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-dimply-Options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-rasning-models-alike-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/