AWSでのDeepSeek-R1のパフォーマンスを最適化するには、いくつかのネットワーク設定と構成が含まれます。パフォーマンスを強化する方法の詳細な概要を次に示します。
###1。EC2インスタンス構成**
- インスタンスタイプ：「g4dn.xlarge」などの十分なGPU電力を備えたインスタンスタイプを選択することは、DeepSeek-R1モデルを効率的に実行するために重要です。このインスタンスタイプは、GPU加速に不可欠なNvidiaグリッドドライバーをサポートしています[1]。
- ネットワーク設定：デフォルトのVPC設定を使用し、EC2インスタンスが展開されている可用性ゾーンを選択します。これにより、インスタンスがよく接続され、ネットワーク内でアクセスできるようになります[1]。
2。セキュリティグループ**
- 特定のインバウンドルールを使用して新しいセキュリティグループを構成します。-HTTPトラフィック：信頼できるIP範囲(「私のIP」など)からのHTTPトラフィックを許可して、モデルへのWebアクセスを有効にします。
-PORT 3000のTCPトラフィック：VPC CIDR範囲からのTCPトラフィックを許可して、アプリケーションロードバランサーとの通信を容易にします。
-HTTPSトラフィック：安全な通信のためにVPC CIDR範囲からHTTPSトラフィックを許可します[1]。
3。アプリケーションロードバランサー(ALB)**
- スキーム：インターネット向けのALBを設定して、DeepSeek-R1モデルを外部トラフィックに公開します。- バランサーIPアドレスのロードタイプ：単純さと互換性のためにIPv4を使用します。
- ネットワーク設定：EC2インスタンスと同じデフォルトのVPC設定と同じ可用性ゾーンを選択します。
- セキュリティグループ：EC2構成中に作成されたセキュリティグループを使用して、一貫したアクセス制御を確保します[1]。
4。ターゲットグループの構成**
- ターゲットタイプ：ターゲットタイプとして「インスタンス」を選択します。- ポート：ポート3000を使用して、トラフィックをDeepSeek-R1モデルを実行するEC2インスタンスに転送します。
- ターゲットグループ名：ターゲットグループ(例：「deepseek-tg」)に簡単に識別できる[1]。
5。パフォーマンスを強化するためのAmazon Sagemaker **
- モデルの展開：Amazon Sagemakerを使用してDeepSeek-R1モデルの展開を検討してください。これは、自動スケーリングや弾性負荷分散などの機能を提供します。これにより、応答性とスケーラビリティが向上します[3] [4]。- プライベートS3バケット：AWSアカウント内にモデルデータを保持することにより、レイテンシを減らし、セキュリティを強化するために、プライベートS3バケットにモデルの重量を保存します[3]。
6。最適化のベストプラクティス**
- 迅速な最適化：Amazon Bedrockでの迅速な最適化などの手法を使用して、DeepSeek-R1モデルの推論機能を強化します[7]。- 地域の選択：ユーザーに最も近いAWSリージョンを選択して、遅延を最小限に抑え、コストを最適化します[6]。
これらのネットワーク設定と構成を実装することにより、AWS上のDeepSeek-R1のパフォーマンスを最適化し、効率的でスケーラブルで安全なモデル展開を確保できます。
引用：
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifwswswckzmx585jcksgn/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-3-easy-esy
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-modelsと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-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-deployment-options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-rasinoning-models-deepseek-with-plompt-ptimization-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-abailable-on-aws/