Η βελτιστοποίηση της απόδοσης του Deepseek-R1 στο AWS περιλαμβάνει διάφορες ρυθμίσεις και διαμορφώσεις δικτύου. Ακολουθεί μια λεπτομερής επισκόπηση του τρόπου ενίσχυσης της απόδοσής του:
1.
- Τύπος εμφάνισης: Η επιλογή ενός τύπου στιγμιότυπου με επαρκή ισχύ GPU, όπως το `g4dn.xlarge`, είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική λειτουργία των μοντέλων deepseek-r1. Αυτός ο τύπος στιγμιότυπου υποστηρίζει τους οδηγούς δικτύου NVIDIA, τα οποία είναι απαραίτητα για την επιτάχυνση της GPU [1].- Ρυθμίσεις δικτύου: Χρησιμοποιήστε τις προεπιλεγμένες ρυθμίσεις VPC και επιλέξτε τη ζώνη διαθεσιμότητας όπου αναπτύσσεται η παρουσία σας EC2. Αυτό εξασφαλίζει ότι η εμφάνισή σας είναι καλά συνδεδεμένη και προσβάσιμη στο δίκτυό σας [1].
2. Ομάδες ασφαλείας **
- Διαμορφώστε μια νέα ομάδα ασφαλείας με συγκεκριμένους εισερχόμενους κανόνες:- Κυκλοφορία HTTP: Επιτρέψτε την επισκεψιμότητα HTTP από αξιόπιστη περιοχή IP (π.χ. "My IP") για να ενεργοποιήσετε την πρόσβαση στο Web στο μοντέλο.
- Κυκλοφορία TCP στη θύρα 3000: Επιτρέψτε την κυκλοφορία TCP από το εύρος VPC CIDR για να διευκολυνθεί η επικοινωνία με τον εξισορροπητή φορτίου εφαρμογής.
- HTTPS Traffic: Επιτρέψτε την κυκλοφορία HTTPS από την περιοχή VPC CIDR για ασφαλή επικοινωνία [1].
3. Εφαρμογή φορτίου φορτίου (alb) **
-Σχέδιο: Ρυθμίστε ένα alb που βλέπει στο διαδίκτυο για να εκθέσετε το μοντέλο Deepseek-R1 σε εξωτερική κυκλοφορία.- Τύπος διεύθυνσης IP Load Balancer: Χρησιμοποιήστε το IPv4 για απλότητα και συμβατότητα.
- Ρυθμίσεις δικτύου: Επιλέξτε τις προεπιλεγμένες ρυθμίσεις VPC και την ίδια ζώνη διαθεσιμότητας με την παρουσία σας EC2.
- Ομάδες ασφαλείας: Χρησιμοποιήστε την ομάδα ασφαλείας που δημιουργήθηκε κατά τη διάρκεια της διαμόρφωσης EC2 για να εξασφαλίσετε σταθερούς ελέγχους πρόσβασης [1].
4. Διαμόρφωση ομάδας στόχου **
- Τύπος στόχου: Επιλέξτε "παρουσιάσεις" ως τον τύπο προορισμού.- Θύρα: Χρησιμοποιήστε τη θύρα 3000 για να προωθήσετε την κυκλοφορία στην παρουσία EC2 που εκτελεί το μοντέλο DeepSeeek-R1.
- Όνομα ομάδας στόχου: Ονομάστε την ομάδα στόχου (π.χ. "DeepSeeek-TG") για εύκολη ταυτοποίηση [1].
5. Amazon Sagemaker για βελτιωμένη απόδοση **
-Ανάπτυξη μοντέλου: Εξετάστε την ανάπτυξη μοντέλων DeepSeeek-R1 χρησιμοποιώντας το Amazon Sagemaker, το οποίο προσφέρει χαρακτηριστικά όπως η αυτόματη κλιμάκωση και η εξισορρόπηση ελαστικού φορτίου. Αυτό μπορεί να βελτιώσει την ανταπόκριση και την επεκτασιμότητα [3] [4].- Private S3 Bucket: Τα βάρη του μοντέλου αποθήκευσης σε έναν ιδιωτικό κάδο S3 για να μειώσουν την καθυστέρηση και να ενισχύσουν την ασφάλεια διατηρώντας τα δεδομένα μοντέλου μέσα στον λογαριασμό σας AWS [3].
6. Βέλτιστες πρακτικές βελτιστοποίησης **
- Σταθερή βελτιστοποίηση: Χρησιμοποιήστε τεχνικές όπως η άμεση βελτιστοποίηση στο Amazon Bedrock για να βελτιώσετε τις δυνατότητες συλλογιστικής των μοντέλων DeepSeeek-R1 [7].- Επιλογή περιοχής: Επιλέξτε μια περιοχή AWS πιο κοντά στους χρήστες σας για να ελαχιστοποιήσετε την καθυστέρηση και να βελτιστοποιήσετε το κόστος [6].
Με την εφαρμογή αυτών των ρυθμίσεων και διαμορφώσεων δικτύου, μπορείτε να βελτιστοποιήσετε την απόδοση του Deepseek-R1 στο AWS, εξασφαλίζοντας αποτελεσματική, κλιμακωτή και ασφαλή ανάπτυξη μοντέλων.
Αναφορές:
[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-gcp-azure-and-k8s-in-three-easy steps
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-deployment-options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models--deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/