Optimizarea performanței DeepSeek-R1 pe AWS implică mai multe setări și configurații de rețea. Iată o imagine de ansamblu detaliată a modului de îmbunătățire a performanței sale:
1. Configurare instanță EC2 **
- Tip de instanță: Alegerea unui tip de instanță cu o putere GPU suficientă, cum ar fi `g4dn.xlarge`, este crucială pentru rularea în mod eficient a modelelor DeepSeek-R1. Acest tip de instanță acceptă driverele de grilă NVIDIA, care sunt esențiale pentru accelerația GPU [1].- Setări de rețea: Utilizați setările VPC implicite și selectați zona de disponibilitate în care este implementată instanța dvs. EC2. Acest lucru asigură că instanța dvs. este bine conectată și accesibilă în rețeaua dvs. [1].
2. Grupuri de securitate **
- Configurați un nou grup de securitate cu reguli specifice de intrare:- trafic HTTP: Permiteți traficul HTTP dintr -un interval IP de încredere (de exemplu, „IP -ul meu”) pentru a activa accesul Web la model.
- Trafic TCP pe portul 3000: Permiteți traficul TCP din gama VPC CIDR pentru a facilita comunicarea cu echilibrul de încărcare a aplicației.
- Trafic HTTPS: Permiteți traficul HTTPS din gama VPC CIDR pentru o comunicare sigură [1].
3. Balancerul de încărcare a aplicației (alb) **
-Schemă: Configurați un Alb orientat pe internet pentru a expune modelul DeepSeek-R1 la traficul extern.- Tipul de adresă IP Balancer Balancer: Utilizați IPv4 pentru simplitate și compatibilitate.
- Setări de rețea: Selectați setările VPC implicite și aceeași zonă de disponibilitate ca și instanța dvs. EC2.
- Grupuri de securitate: Utilizați grupul de securitate creat în timpul configurației EC2 pentru a asigura controale de acces consistente [1].
########. Configurarea grupului țintă **
- Tip țintă: Selectați „Instanțe” ca tip de țintă.
- Port: Utilizați portul 3000 pentru a transmite traficul către instanța EC2 care rulează modelul DeepSeek-R1.
- Numele grupului țintă: Denumiți grupul țintă (de exemplu, „Deepseek-TG”) pentru o identificare ușoară [1].
5. Amazon Sagemaker pentru performanță îmbunătățită **
-Implementarea modelului: Luați în considerare implementarea modelelor DeepSeek-R1 folosind Amazon Sagemaker, care oferă funcții precum scalarea automată și echilibrarea elastică a sarcinii. Acest lucru poate îmbunătăți receptivitatea și scalabilitatea [3] [4].- Private S3 Bucket: Stocați greutățile modelului într -o găleată privată S3 pentru a reduce latența și a îmbunătăți securitatea prin păstrarea datelor modelului în contul dvs. AWS [3].
6. Cele mai bune practici de optimizare **
- Optimizare promptă: Utilizați tehnici precum optimizarea promptă pe Amazon Bedrock pentru a îmbunătăți capacitățile de raționament ale modelelor Deepseek-R1 [7].- Selectarea regiunii: Alegeți o regiune AWS cea mai apropiată de utilizatorii dvs. pentru a minimiza latența și a optimiza costurile [6].
Prin implementarea acestor setări și configurații de rețea, puteți optimiza performanța DeepSeek-R1 pe AWS, asigurând implementarea modelului eficient, scalabil și sigur.
Citări:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://northflank.com/blog/self-most-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-hugging-pace-tgi-on-amazon-stagemaker-AI/
]
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-epseek-AI-AID-AND-DEPLOYMENT-OPȚII
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-raasoning-models-hate-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/