La optimización del rendimiento de Deepseek-R1 en AWS implica varias configuraciones y configuraciones de red. Aquí hay una descripción detallada de cómo mejorar su rendimiento:
1. Configuración de instancia de EC2 **
- Tipo de instancia: elegir un tipo de instancia con suficiente potencia de GPU, como `g4dn.xlarge`, es crucial para ejecutar modelos Deepseek-R1 de manera eficiente. Este tipo de instancia admite controladores de red NVIDIA, que son esenciales para la aceleración de GPU [1].- Configuración de red: use la configuración VPC predeterminada y seleccione la zona de disponibilidad donde se implementa su instancia de EC2. Esto asegura que su instancia esté bien conectada y accesible dentro de su red [1].
2. Grupos de seguridad **
- Configure un nuevo grupo de seguridad con reglas de entrada específicas:- Tráfico HTTP: permita el tráfico HTTP desde un rango de IP de confianza (por ejemplo, "mi IP") para habilitar el acceso web al modelo.
- Tráfico TCP en el puerto 3000: permita el tráfico TCP desde el rango VPC CIDR para facilitar la comunicación con el equilibrador de carga de la aplicación.
- Tráfico HTTPS: permita el tráfico HTTPS desde el rango VPC CIDR para una comunicación segura [1].
3. Balancador de carga de aplicación (ALB) **
-Esquema: configure un ALB orientado a Internet para exponer su modelo Deepseek-R1 al tráfico externo.- Tipo de dirección IP del equilibrador de carga: use IPv4 para simplificar y compatibilidad.
- Configuración de red: seleccione la configuración VPC predeterminada y la misma zona de disponibilidad que su instancia de EC2.
- Grupos de seguridad: use el grupo de seguridad creado durante la configuración de EC2 para garantizar controles de acceso consistentes [1].
4. Configuración del grupo de destino **
- Tipo de destino: seleccione "Instancias" como el tipo de destino.- Puerto: use el puerto 3000 para reenviar el tráfico a la instancia de EC2 que ejecuta el modelo Deepseek-R1.
- Nombre del grupo objetivo: Nombre el grupo objetivo (por ejemplo, "Deepseek-tg") para una fácil identificación [1].
5. Amazon Sagemaker para un rendimiento mejorado **
-Implementación del modelo: considere implementar modelos Deepseek-R1 con Amazon Sagemaker, que ofrece características como escala automática y equilibrio de carga elástica. Esto puede mejorar la capacidad de respuesta y la escalabilidad [3] [4].- CUBO PRIVADO S3: almacene pesos del modelo en un cubo privado S3 para reducir la latencia y mejorar la seguridad manteniendo los datos del modelo dentro de su cuenta de AWS [3].
6. Las mejores prácticas de optimización **
- Optimización rápida: use técnicas como la optimización rápida en el lecho de roca de Amazon para mejorar las capacidades de razonamiento de los modelos Deepseek-R1 [7].- Selección de la región: elija una región de AWS más cercana a sus usuarios para minimizar la latencia y optimizar los costos [6].
Al implementar estas configuraciones y configuraciones de red, puede optimizar el rendimiento de Deepseek-R1 en AWS, asegurando la implementación de modelos eficiente, escalable y segura.
Citas:
[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-hugging-face-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-pricing-deployment-options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-razoning-models-like-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/