Optimalisering av ytelsen til DeepSeek-R1 på AWS innebærer flere nettverksinnstillinger og konfigurasjoner. Her er en detaljert oversikt over hvordan du kan forbedre ytelsen:
1. EC2 forekomstkonfigurasjon **
- Forekomsttype: Å velge en forekomsttype med tilstrekkelig GPU-kraft, for eksempel `G4DN.xLarge`, er avgjørende for å kjøre DeepSeek-R1-modeller effektivt. Denne forekomsttypen støtter NVIDIA Grid -drivere, som er essensielle for GPU -akselerasjon [1].- Nettverksinnstillinger: Bruk standard VPC -innstillinger og velg tilgjengelighetssonen der EC2 -forekomsten din er distribuert. Dette sikrer at forekomsten din er godt koblet og tilgjengelig i nettverket ditt [1].
2. Sikkerhetsgrupper **
- Konfigurer en ny sikkerhetsgruppe med spesifikke inngående regler:- HTTP -trafikk: Tillat HTTP -trafikk fra et pålitelig IP -serie (f.eks. "Min IP") å muliggjøre netttilgang til modellen.
- TCP -trafikk på port 3000: Tillat TCP -trafikk fra VPC CIDR -serien for å lette kommunikasjon med applikasjonsbelastningsbalansen.
- HTTPS -trafikk: Tillat HTTPS -trafikk fra VPC CIDR -serien for sikker kommunikasjon [1].
3. Søknadsbelastningsbalanse (ALB) **
-Ordning: Sett opp en internettvendt ALB for å avsløre din DeepSeek-R1-modell for ekstern trafikk.- Last Balancer IP -adressetype: Bruk IPv4 for enkelhet og kompatibilitet.
- Nettverksinnstillinger: Velg standard VPC -innstillinger og samme tilgjengelighetssone som EC2 -forekomst.
- Sikkerhetsgrupper: Bruk sikkerhetsgruppen opprettet under EC2 -konfigurasjon for å sikre jevn tilgangskontroller [1].
4. Målgruppekonfigurasjon **
- Måltype: Velg "Forekomster" som måltype.- Port: Bruk port 3000 for å videresende trafikk til EC2-forekomsten som kjører DeepSeek-R1-modellen.
- Målgruppenavn: Navn målgruppen (f.eks. "DeepSeek-TG") for enkel identifikasjon [1].
5. Amazon Sagemaker for forbedret ytelse **
-Modelldistribusjon: Vurder å distribuere DeepSeek-R1-modeller ved hjelp av Amazon Sagemaker, som tilbyr funksjoner som automatisk skalering og elastisk belastningsbalansering. Dette kan forbedre respons og skalerbarhet [3] [4].- Privat S3 -bøtte: Lagre modellvekter i en privat S3 -bøtte for å redusere latens og forbedre sikkerheten ved å holde modelldata på AWS -kontoen din [3].
6. Optimalisering Beste praksis **
- Hurtig optimalisering: Bruk teknikker som hurtig optimalisering på Amazon berggrunnen for å forbedre resonnementfunksjonene til DeepSeek-R1-modeller [7].- Regionvalg: Velg en AWS -region nærmest brukerne dine for å minimere latens og optimalisere kostnadene [6].
Ved å implementere disse nettverksinnstillingene og konfigurasjonene, kan du optimalisere ytelsen til DeepSeek-R1 på AWS, sikre effektiv, skalerbar og sikker modelldistribusjon.
Sitasjoner:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-edseek-r1-14b-on-azon-ec2?lang=en
[2] https://northflank.com/blog/self-host-edseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-three-easy-steps
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-modell-inferens-container/
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-peepseek-ai-pricing-and-deployment-options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-lærning/optimize-reasoning-models-ligike-peepseek-with-prompt-optimization-on-azon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/