Mengoptimalkan kinerja Deepseek-R1 pada AWS melibatkan beberapa pengaturan dan konfigurasi jaringan. Berikut adalah gambaran terperinci tentang cara meningkatkan kinerjanya:
1. Konfigurasi instan EC2 **
- Jenis instan: Memilih tipe instan dengan kekuatan GPU yang cukup, seperti `g4dn.xlarge`, sangat penting untuk menjalankan model Deepseek-R1 secara efisien. Jenis instance ini mendukung driver grid NVIDIA, yang penting untuk akselerasi GPU [1].- Pengaturan Jaringan: Gunakan pengaturan VPC default dan pilih zona ketersediaan tempat instance EC2 Anda digunakan. Ini memastikan bahwa instance Anda terhubung dengan baik dan dapat diakses dalam jaringan Anda [1].
2. Grup Keamanan **
- Mengkonfigurasi grup keamanan baru dengan aturan masuk tertentu:- Lalu Lintas HTTP: Izinkan lalu lintas HTTP dari rentang IP tepercaya (mis., "IP saya") untuk memungkinkan akses web ke model.
- Lalu lintas TCP di Port 3000: Izinkan lalu lintas TCP dari rentang VPC CIDR untuk memfasilitasi komunikasi dengan penyeimbang beban aplikasi.
- Lalu Lintas HTTPS: Izinkan lalu lintas HTTPS dari kisaran VPC CIDR untuk komunikasi yang aman [1].
3. Balancer beban aplikasi (ALB) **
-Skema: Siapkan ALB yang menghadap ke internet untuk mengekspos model Deepseek-R1 Anda ke lalu lintas eksternal.- Load Balancer IP Alamat Jenis: Gunakan IPv4 untuk kesederhanaan dan kompatibilitas.
- Pengaturan Jaringan: Pilih pengaturan VPC default dan zona ketersediaan yang sama dengan instance EC2 Anda.
- Grup Keamanan: Gunakan grup keamanan yang dibuat selama konfigurasi EC2 untuk memastikan kontrol akses yang konsisten [1].
4. Konfigurasi grup target **
- Jenis target: Pilih "Instance" sebagai tipe target.- Port: Gunakan port 3000 untuk meneruskan lalu lintas ke instance EC2 yang menjalankan model Deepseek-R1.
- Nama grup target: Nama grup target (mis., "Deepseek-tg") untuk identifikasi mudah [1].
5. Amazon Sagemaker untuk kinerja yang ditingkatkan **
-Penyebaran Model: Pertimbangkan untuk menggunakan model Deepseek-R1 menggunakan Amazon Sagemaker, yang menawarkan fitur-fitur seperti skala otomatis dan penyeimbangan beban elastis. Ini dapat meningkatkan respons dan skalabilitas [3] [4].- Private S3 Bucket: Store Model bobot dalam ember S3 pribadi untuk mengurangi latensi dan meningkatkan keamanan dengan menyimpan data model dalam akun AWS Anda [3].
6. Praktik terbaik optimasi **
- Optimalisasi cepat: Gunakan teknik seperti optimasi cepat di Amazon Bedrock untuk meningkatkan kemampuan penalaran model Deepseek-R1 [7].- Pemilihan Wilayah: Pilih wilayah AWS yang paling dekat dengan pengguna Anda untuk meminimalkan latensi dan mengoptimalkan biaya [6].
Dengan menerapkan pengaturan dan konfigurasi jaringan ini, Anda dapat mengoptimalkan kinerja Deepseek-R1 pada AWS, memastikan penyebaran model yang efisien, dapat diskalakan, dan aman.
Kutipan:
[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.
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-deployment-options
[6] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-leike-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/