Otimizar o desempenho do Deepseek-R1 na AWS envolve várias configurações e configurações de rede. Aqui está uma visão geral detalhada de como aprimorar seu desempenho:
1. Configuração da instância do EC2 **
- Tipo de instância: escolher um tipo de instância com energia GPU suficiente, como `g4dn.xlarge`, é crucial para executar modelos Deepseek-R1 com eficiência. Esse tipo de instância suporta drivers de grade da NVIDIA, essenciais para a aceleração da GPU [1].- Configurações de rede: use as configurações padrão do VPC e selecione a zona de disponibilidade em que sua instância do EC2 é implantada. Isso garante que sua instância esteja bem conectada e acessível em sua rede [1].
2. Grupos de segurança **
- Configure um novo grupo de segurança com regras específicas de entrada:- Tráfego HTTP: permita que o tráfego HTTP de um intervalo de IP confiável (por exemplo, "meu IP") para ativar o acesso da Web ao modelo.
- Tráfego TCP na porta 3000: permita o tráfego TCP da faixa VPC CIDR para facilitar a comunicação com o balanceador de carga do aplicativo.
- Tráfego HTTPS: permita o tráfego HTTPS da faixa VPC Cidr para comunicação segura [1].
3. Balancer de carga de aplicação (alb) **
-Esquema: Configure um ALB voltado para a Internet para expor seu modelo Deepseek-R1 ao tráfego externo.- Carregar Endereço IP do balanceador Tipo: Use IPv4 para simplificar e compatibilidade.
- Configurações de rede: selecione as configurações padrão do VPC e a mesma zona de disponibilidade que sua instância do EC2.
- Grupos de segurança: use o grupo de segurança criado durante a configuração do EC2 para garantir controles de acesso consistentes [1].
4. Configuração do grupo -alvo **
- Tipo de destino: selecione "Instâncias" como o tipo de destino.- Porta: use a porta 3000 para encaminhar o tráfego para a instância do EC2 executando o modelo Deepseek-R1.
- Nome do grupo-alvo: Nome o grupo-alvo (por exemplo, "Deepseek-TG") para facilitar a identificação [1].
5. Amazon Sagemaker para desempenho aprimorado **
-Implantação do modelo: considere implantar modelos Deepseek-R1 usando o Amazon Sagemaker, que oferece recursos como escala automática e equilíbrio de carga elástica. Isso pode melhorar a capacidade de resposta e escalabilidade [3] [4].- Bucket privado S3: Armazene os pesos do modelo em um balde S3 privado para reduzir a latência e aprimorar a segurança, mantendo os dados do modelo na sua conta da AWS [3].
6. Práticas recomendadas de otimização **
- Otimização imediata: use técnicas como otimização imediata no Amazon Bedrock para aprimorar os recursos de raciocínio dos modelos Deepseek-R1 [7].- Seleção da região: Escolha uma região da AWS mais próxima de seus usuários para minimizar a latência e otimizar os custos [6].
Ao implementar essas configurações e configurações de rede, você pode otimizar o desempenho do DeepSeek-R1 na AWS, garantindo a implantação eficiente, escalável e segura do modelo.
Citações:
[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-huggging-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-recing-and-deployment-options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-runsoning-models-like-deepseek-with-prompt-timization-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/