Die Optimierung der Leistung von Deepseek-R1 auf AWS beinhaltet mehrere Netzwerkeinstellungen und Konfigurationen. Hier ist ein detaillierter Überblick darüber, wie die Leistung verbessert wird:
1. EC2 -Instanzkonfiguration **
- Instanztyp: Auswahl eines Instanztyps mit ausreichender GPU-Leistung, wie z. Dieser Instanztyp unterstützt NVIDIA Grid -Treiber, die für die GPU -Beschleunigung unerlässlich sind [1].- Netzwerkeinstellungen: Verwenden Sie die Standard -VPC -Einstellungen und wählen Sie die Verfügbarkeitszone aus, in der Ihre EC2 -Instanz bereitgestellt wird. Dies stellt sicher, dass Ihre Instanz in Ihrem Netzwerk gut vernetzt und zugänglich ist [1].
2. Sicherheitsgruppen **
- Konfigurieren Sie eine neue Sicherheitsgruppe mit spezifischen eingehenden Regeln:.
- TCP -Verkehr auf Port 3000: Ermöglichen Sie den TCP -Verkehr vom VPC -CIDR -Bereich, um die Kommunikation mit dem Anwendungslastausgleich zu erleichtern.
- HTTPS -Verkehr: Ermöglichen Sie den HTTPS -Verkehr vom VPC -CIDR -Bereich für sichere Kommunikation [1].
3. Anwendungslastausgleich (ALB) **
-Schema: Richten Sie ein internet ausgerichtetes ALB ein, um Ihr Deepseek-R1-Modell dem externen Verkehr auszusetzen.- IP -Adresse des Balancers laden: Verwenden Sie die Einfachheit und Kompatibilität IPv4.
- Netzwerkeinstellungen: Wählen Sie die Standard -VPC -Einstellungen und dieselbe Verfügbarkeitszone wie Ihre EC2 -Instanz aus.
- Sicherheitsgruppen: Verwenden Sie die während der EC2 -Konfiguration erstellte Sicherheitsgruppe, um konsistente Zugriffskontrollen zu gewährleisten [1].
4. Zielgruppenkonfiguration **
- Zieltyp: Wählen Sie "Instanzen" als Zieltyp.- Port: Verwenden Sie Port 3000, um den Verkehr an die EC2-Instanz weiterzuleiten, die das Deepseek-R1-Modell ausführt.
- Zielgruppenname: Nennen Sie die Zielgruppe (z. B. "Deepseek-TG") zur einfachen Identifizierung [1].
5. Amazon Sagemaker für eine verbesserte Leistung **
-Modellbereitstellung: Erwägen Sie die Bereitstellung von Deepseek-R1-Modellen mit Amazon Sagemaker, die Funktionen wie automatisch scaling und elastischer Lastausgleich bietet. Dies kann die Reaktionsfähigkeit und Skalierbarkeit verbessern [3] [4]..
6. Best Practices Optimierung
- sofortige Optimierung: Verwenden Sie Techniken wie schnelle Optimierung beim Amazon-Grundgestein, um die Argumentationsfunktionen von Deekseek-R1-Modellen zu verbessern [7].- Region Auswahl: Wählen Sie eine AWS -Region, die Ihren Benutzern am nächsten liegt, um die Latenz zu minimieren und die Kosten zu optimieren [6].
Durch die Implementierung dieser Netzwerkeinstellungen und -konfigurationen können Sie die Leistung von Deepseek-R1 auf AWS optimieren und effiziente, skalierbare und sichere Modellbereitstellungen sicherstellen.
Zitate:
[1] https://community.aws/content/2seuHqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-yepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://northflank.com/blog/self-host-leepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-the-y-y-leasy-teps
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-awsedeepseek-ai-pricing-and-deployment-options
[6] https://crossasasst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-rasoning-models-like-peek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/