Optimering av DEEPSEEK-R1 på AWS innebär flera nätverksinställningar och konfigurationer. Här är en detaljerad översikt över hur man kan förbättra dess prestanda:
1. EC2 instans konfiguration **
- instansstyp: Att välja en instansstyp med tillräcklig GPU-effekt, såsom `g4dn.xlarge`, är avgörande för att köra Deepseek-R1-modeller effektivt. Denna instansstyp stöder NVIDIA -rutnätdrivrutiner, som är viktiga för GPU -acceleration [1].- Nätverksinställningar: Använd standard VPC -inställningar och välj tillgänglighetszonen där din EC2 -instans är distribuerad. Detta säkerställer att din instans är väl ansluten och tillgänglig i ditt nätverk [1].
2. Säkerhetsgrupper **
- Konfigurera en ny säkerhetsgrupp med specifika inkommande regler:- HTTP -trafik: Tillåt HTTP -trafik från ett pålitligt IP -intervall (t.ex. "My IP") för att möjliggöra webbåtkomst till modellen.
- TCP -trafik på port 3000: Tillåt TCP -trafik från VPC CIDR -serien för att underlätta kommunikation med applikationsbelastningsbalansen.
- HTTPS -trafik: Tillåt HTTPS -trafik från VPC CIDR -intervallet för säker kommunikation [1].
3. Application Load Balancer (ALB) **
-Schema: Ställ in en Internet-användbar ALB för att utsätta din Deepseek-R1-modell för extern trafik.- Load Balancer IP -adress typ: Använd IPv4 för enkelhet och kompatibilitet.
- Nätverksinställningar: Välj standard VPC -inställningar och samma tillgänglighetszon som din EC2 -instans.
- Säkerhetsgrupper: Använd säkerhetsgruppen som skapats under EC2 -konfiguration för att säkerställa konsekventa åtkomstkontroller [1].
4. Målgruppskonfiguration **
- Måltyp: Välj "instanser" som måltyp.- Port: Använd port 3000 för att vidarebefordra trafik till EC2-instansen som kör Deepseek-R1-modellen.
- Målgruppnamn: Namn Målgruppen (t.ex. "Deepseek-TG") för enkel identifiering [1].
5. Amazon Sagemaker för förbättrad prestanda **
-Modelldistribution: Överväg att distribuera Deepseek-R1-modeller med Amazon Sagemaker, som erbjuder funktioner som autoskalning och elastisk belastningsbalansering. Detta kan förbättra lyhördhet och skalbarhet [3] [4].- Privat S3 -hink: Butikmodellvikter i en privat S3 -hink för att minska latensen och förbättra säkerheten genom att hålla modelldata inom ditt AWS -konto [3].
6. Optimering Bästa praxis **
- Snabboptimering: Använd tekniker som snabboptimering på Amazon Bedrock för att förbättra resonemangets kapacitet för Deepseek-R1-modellerna [7].- Regionval: Välj en AWS -region som är närmast dina användare för att minimera latens och optimera kostnaderna [6].
Genom att implementera dessa nätverksinställningar och konfigurationer kan du optimera prestanda för Deepseek-R1 på AWS, vilket säkerställer effektiv, skalbar och säker modelldistribution.
Citeringar:
]
]
]
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
]
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-ws-bedrock/
]
]