L'optimisation des performances de Deepseek-R1 sur AWS implique plusieurs paramètres et configurations réseau. Voici un aperçu détaillé de la façon d'améliorer ses performances:
1. Configuration de l'instance EC2 **
- Type d'instance: Choisir un type d'instance avec une puissance GPU suffisante, telle que `g4dn.xlarge`, est crucial pour exécuter efficacement les modèles DeepSeEK-R1. Ce type d'instance prend en charge les pilotes de grille NVIDIA, qui sont essentiels pour l'accélération du GPU [1].- Paramètres réseau: utilisez les paramètres VPC par défaut et sélectionnez la zone de disponibilité où votre instance EC2 est déployée. Cela garantit que votre instance est bien connectée et accessible dans votre réseau [1].
2. Groupes de sécurité **
- Configurer un nouveau groupe de sécurité avec des règles entrantes spécifiques:- Trafic HTTP: Autorisez le trafic HTTP à partir d'une plage IP de confiance (par exemple, "mon IP") pour permettre l'accès Web au modèle.
- Traffic TCP sur le port 3000: Autorisez le trafic TCP à partir de la plage CIDR VPC pour faciliter la communication avec l'équilibreur de charge d'application.
- Trafic HTTPS: Autoriser le trafic HTTPS à partir de la plage CIDR VPC pour une communication sécurisée [1].
3. Équilibreur de charge d'application (ALB) **
- Schéma: configurez un ALB orienté sur Internet pour exposer votre modèle Deepseek-R1 au trafic externe.- Type d'adresse IP de chargement de chargement: utilisez IPv4 pour la simplicité et la compatibilité.
- Paramètres réseau: sélectionnez les paramètres VPC par défaut et la même zone de disponibilité que votre instance EC2.
- Groupes de sécurité: utilisez le groupe de sécurité créé lors de la configuration EC2 pour garantir des contrôles d'accès cohérents [1].
4. Configuration du groupe cible **
- Type de cible: sélectionnez "Instances" comme type de cible.- Port: utilisez le port 3000 pour transmettre le trafic vers l'instance EC2 exécutant le modèle Deepseek-R1.
- Nom du groupe cible: Nommez le groupe cible (par exemple, "Deepseek-TG") pour une identification facile [1].
5. Amazon Sagemaker pour des performances améliorées **
- Déploiement du modèle: envisagez de déployer des modèles Deepseek-R1 à l'aide d'Amazon SageMaker, qui propose des fonctionnalités telles que l'échelle automatique et l'équilibrage de la charge élastique. Cela peut améliorer la réactivité et l'évolutivité [3] [4].- Bodet S3 privé: stocker les poids du modèle dans un seau S3 privé pour réduire la latence et améliorer la sécurité en conservant les données du modèle dans votre compte AWS [3].
6. Optimisation meilleures pratiques **
- Optimisation rapide: utilisez des techniques telles que l'optimisation rapide sur le substratum rocheux d'Amazon pour améliorer les capacités de raisonnement des modèles Deepseek-R1 [7].- Sélection de la région: choisissez une région AWS la plus proche de vos utilisateurs pour minimiser la latence et optimiser les coûts [6].
En implémentant ces paramètres et configurations réseau, vous pouvez optimiser les performances de Deepseek-R1 sur AWS, garantissant un déploiement de modèle efficace, évolutif et sécurisé.
Citations:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gc-azure-and-k8s-in-trois-easy-steps
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-deployment-options-options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-like-deepseek-with-prompt-optimisation-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/