Оптимизация производительности DeepSeek-R1 на AWS включает в себя несколько настроек сети и конфигураций. Вот подробный обзор того, как повысить его производительность:
1. Конфигурация экземпляра EC2 **
- Тип экземпляра: выбор типа экземпляра с достаточной мощностью GPU, такой как `g4dn.xlarge`, имеет решающее значение для эффективного запуска моделей DeepSeek-R1. Этот тип экземпляра поддерживает драйверы сетки NVIDIA, которые необходимы для ускорения графического процессора [1].- Настройки сети: используйте настройки VPC по умолчанию и выберите зону доступности, где развернут ваш экземпляр EC2. Это гарантирует, что ваш экземпляр хорошо подключен и доступен в вашей сети [1].
2. Группы безопасности **
- Настройте новую группу безопасности с конкретными входящими правилами:- HTTP Traffic: разрешите HTTP -трафик из доверенного диапазона IP (например, «My IP»), чтобы обеспечить доступ к веб -модели.
- Трафик TCP на порту 3000: разрешите трафик TCP из диапазона VPC CIDR для облегчения связи с балансировщиком нагрузки приложения.
- https трафик: разрешить HTTPS трафик из диапазона VPC CIDR для безопасной связи [1].
3. Приложение нагрузка балансировщика (ALB) **
-Схема: Настройте ALB, обращенный в Интернет, чтобы выставить вашу модель DeepSeek-R1 на внешний трафик.- Нагрузка балансировщика типа IP -адреса: используйте IPv4 для простоты и совместимости.
- Настройки сети: выберите настройки VPC по умолчанию и ту же зону доступности, что и ваш экземпляр EC2.
- Группы безопасности: используйте группу безопасности, созданную во время конфигурации EC2, чтобы обеспечить согласованные элементы управления доступа [1].
4. Конфигурация целевой группы **
- Целевой тип: выберите «экземпляры» в качестве целевого типа.- Порт: Используйте порт 3000, чтобы перенаправить трафик в экземпляр EC2, работающий с моделью DeepSeek-R1.
- Имя целевой группы: Назовите целевую группу (например, «DeepSeek-TG») для легкой идентификации [1].
5. Amazon SageMaker для повышения производительности **
-Развертывание модели: рассмотрите возможность развертывания моделей DeepSeek-R1 с использованием Amazon SageMaker, который предлагает такие функции, как автоматическое масштабирование и упругая балансировка нагрузки. Это может улучшить отзывчивость и масштабируемость [3] [4].- Частное ведро S3: хранить веса модели в частном ведре S3, чтобы уменьшить задержку и повысить безопасность, сохраняя данные модели в вашей учетной записи AWS [3].
6. Лучшие практики оптимизации **
- Оптимизация быстрого: используйте методы, такие как оперативная оптимизация на коренной пород Amazon, для расширения возможностей рассуждений моделей DeepSeek-R1 [7].- Выбор региона: выберите регион AWS, ближайший к вашим пользователям, чтобы минимизировать задержку и оптимизировать затраты [6].
Реализуя эти настройки сети и конфигурации, вы можете оптимизировать производительность DeepSeek-R1 на AWS, обеспечивая эффективное, масштабируемое и безопасное развертывание модели.
Цитаты:
[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.]
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-infere-container/
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-центр и деплумент-options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reessing-models-like-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/