L'ottimizzazione delle prestazioni di DeepSeek-R1 su AWS comporta diverse impostazioni e configurazioni di rete. Ecco una panoramica dettagliata di come migliorare le sue prestazioni:
1. Configurazione istanza EC2 **
- Tipo di istanza: scegliere un tipo di istanza con una potenza GPU sufficiente, come `g4dn.xlarge`, è cruciale per eseguire in modo efficiente i modelli DeepSeek-R1. Questo tipo di istanza supporta i driver della griglia Nvidia, essenziali per l'accelerazione della GPU [1].- Impostazioni di rete: utilizzare le impostazioni VPC predefinite e selezionare la zona di disponibilità in cui viene distribuita l'istanza EC2. Ciò garantisce che la tua istanza sia ben collegata e accessibile all'interno della tua rete [1].
2. Gruppi di sicurezza **
- Configurare un nuovo gruppo di sicurezza con regole in entrata specifiche:- Traffico HTTP: consentire il traffico HTTP da un intervallo IP attendibile (ad es. "My IP") per consentire l'accesso al Web al modello.
- Traffico TCP sulla porta 3000: consentire il traffico TCP dall'intervallo CIDR VPC per facilitare la comunicazione con il bilanciamento del carico dell'applicazione.
- Traffico HTTPS: consentire il traffico HTTPS dall'intervallo CIDR VPC per una comunicazione sicura [1].
3. Bilanciatore del carico dell'applicazione (ALB) **
-Schema: impostare un ALB rivolto a Internet per esporre il modello DeepSeek-R1 al traffico esterno.- Carica il tipo di indirizzo IP del bilanciamento: utilizzare IPv4 per semplicità e compatibilità.
- Impostazioni di rete: selezionare le impostazioni VPC predefinite e la stessa zona di disponibilità dell'istanza EC2.
- Gruppi di sicurezza: utilizzare il gruppo di sicurezza creato durante la configurazione EC2 per garantire controlli di accesso coerenti [1].
4. Configurazione del gruppo target **
- Tipo di destinazione: selezionare "istanze" come tipo di destinazione.- Porta: utilizzare la porta 3000 per inoltrare il traffico verso l'istanza EC2 che esegue il modello DeepSeek-R1.
- Nome del gruppo target: nome il gruppo target (ad es. "DeepSeek-TG") per una facile identificazione [1].
5. Amazon Sagemaker per prestazioni migliorate **
-Distribuzione dei modelli: prendi in considerazione la distribuzione di modelli DeepSeek-R1 utilizzando Amazon SageMaker, che offre funzionalità come scale automatica e bilanciamento del carico elastico. Ciò può migliorare la reattività e la scalabilità [3] [4].- Bucket S3 privato: archiviare i pesi del modello in un secchio S3 privato per ridurre la latenza e migliorare la sicurezza mantenendo i dati del modello all'interno del tuo account AWS [3].
6. Ottimizzazione Best practice **
- Ottimizzazione rapida: utilizzare tecniche come la pronta ottimizzazione su Amazon Bedrock per migliorare le capacità di ragionamento dei modelli DeepSeek-R1 [7].- Selezione della regione: scegli una regione AWS più vicina ai tuoi utenti per ridurre al minimo la latenza e ottimizzare i costi [6].
Implementando queste impostazioni e configurazioni di rete, è possibile ottimizzare le prestazioni di DeepSeek-R1 su AWS, garantendo una distribuzione di modelli efficiente, scalabile e sicura.
Citazioni:
[1] https://community.aws/content/2SeuhqlpyifswCkzmx585jckn/deploying-deepseek-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-ra-aws-gcp-azure-and-k8s-in-thee-easy-steps
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-models-with-hugging-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-iai-pricing-and-deployment-options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-phaasing-models-like-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/