Optymalizacja wydajności DeepSeek-R1 w AWS obejmuje kilka ustawień sieciowych i konfiguracji. Oto szczegółowy przegląd tego, jak poprawić jego wydajność:
1. Konfiguracja instancji EC2 **
- Typ instancji: Wybór typu instancji o wystarczającej mocy GPU, takiej jak `G4dn.xlarge`, ma kluczowe znaczenie dla wydajnego uruchamiania modeli DeepSeek-R1. Ten typ instancji obsługuje sterowniki siatki NVIDIA, które są niezbędne do przyspieszenia GPU [1].- Ustawienia sieci: Użyj domyślnych ustawień VPC i wybierz strefę dostępności, w której wdrożona jest instancja EC2. Zapewnia to, że Twoja instancja jest dobrze połączona i dostępna w sieci [1].
2. Grupy bezpieczeństwa **
- Skonfiguruj nową grupę bezpieczeństwa z określonymi regułami przychodzącymi:- Ruch HTTP: Zezwalaj na ruch HTTP z zaufanego zakresu IP (np. „My IP”), aby umożliwić dostęp do modelu.
- Ruch TCP na porcie 3000: Zezwalaj na ruch TCP z zakresu VPC CIDR, aby ułatwić komunikację z równoważeniem ładunku aplikacji.
- Ruch HTTPS: Zezwalaj na ruch HTTPS z zakresu VPC CIDR w celu bezpiecznej komunikacji [1].
3. Aplikacja Ralancer (alb) **
-Schemat: Skonfiguruj Internetowy ALB, aby ujawnić model DeepSeek-R1 na ruch zewnętrzny.- Załaduj wyważający adres IP Typ adresu IP: Użyj IPv4, aby uzyskać prostotę i kompatybilność.
- Ustawienia sieci: Wybierz domyślne ustawienia VPC i tę samą strefę dostępności, co instancja EC2.
- Grupy bezpieczeństwa: Użyj grupy bezpieczeństwa utworzonej podczas konfiguracji EC2, aby zapewnić spójne kontrole dostępu [1].
4. Konfiguracja grupy docelowej **
- Typ docelowy: Wybierz „Instancje” jako typ docelowy.- Port: Użyj portu 3000, aby przekazać ruch do instancji EC2 z uruchomieniem modelu DeepSeek-R1.
- Nazwa grupy docelowej: Nazwij grupę docelową (np. „Deepseek-tg”) dla łatwej identyfikacji [1].
5. Amazon Sagemaker dla ulepszonej wydajności **
-Wdrożenie modelu: Rozważ wdrożenie modeli DeepSeek-R1 za pomocą Amazon Sagemaker, który oferuje funkcje takie jak automatyczne skalowanie i równoważenie obciążenia elastycznego. Może to poprawić reakcję i skalowalność [3] [4].- Prywatne wiadro S3: Model magazynu Wagi w prywatnym wiadrze S3 w celu zmniejszenia opóźnień i zwiększenia bezpieczeństwa poprzez utrzymanie danych modelowych na koncie AWS [3].
6. Optymalizacja najlepsze praktyki **
- Szybka optymalizacja: Użyj technik, takich jak szybka optymalizacja na podłoża w Amazon, aby poprawić możliwości rozumowania modeli DeepSeek-R1 [7].- Wybór regionu: Wybierz region AWS najbliżej użytkowników, aby zminimalizować opóźnienie i zoptymalizować koszty [6].
Wdrażając te ustawienia i konfiguracje sieciowe, możesz zoptymalizować wydajność DeepSeek-R1 na AWS, zapewniając wydajne, skalowalne i bezpieczne wdrożenie modeli.
Cytaty:
[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-asy-teps
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-simodels-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpaozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pling-and-deployment-options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/optimize-onasoning-models-take-deepseek-with-prompTIMIZIZACE-N-AMAZON-BEDROCK/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-row-available-on-aws/