Tối ưu hóa hiệu suất của DeepSeek-R1 trên AWS liên quan đến một số cài đặt và cấu hình mạng. Dưới đây là tổng quan chi tiết về cách nâng cao hiệu suất của nó:
1. Cấu hình thể hiện EC2 **
- Loại thể hiện: Chọn một loại thể hiện với đủ năng lượng GPU, chẳng hạn như `g4dn.xlarge`, rất quan trọng để chạy các mô hình DeepSeek-R1 một cách hiệu quả. Loại trường hợp này hỗ trợ trình điều khiển lưới NVIDIA, rất cần thiết cho gia tốc GPU [1].- Cài đặt mạng: Sử dụng Cài đặt VPC mặc định và chọn Vùng khả dụng trong đó phiên bản EC2 của bạn được triển khai. Điều này đảm bảo rằng thể hiện của bạn được kết nối tốt và có thể truy cập trong mạng của bạn [1].
2. Nhóm bảo mật **
- Định cấu hình một nhóm bảo mật mới với các quy tắc trong nước cụ thể:- Lưu lượng truy cập HTTP: Cho phép lưu lượng truy cập HTTP từ phạm vi IP đáng tin cậy (ví dụ: "IP của tôi") để cho phép truy cập web vào mô hình.
- Lưu lượng TCP trên cổng 3000: Cho phép lưu lượng TCP từ phạm vi VPC CIDR để tạo điều kiện giao tiếp với bộ cân bằng tải ứng dụng.
- Lưu lượng truy cập HTTPS: Cho phép lưu lượng HTTPS từ phạm vi VPC CIDR để giao tiếp an toàn [1].
3. Bộ cân bằng tải ứng dụng (ALB) **
-Sơ đồ: Thiết lập một ALB hướng về Internet để hiển thị mô hình DeepSeek-R1 của bạn thành lưu lượng bên ngoài.- Tải loại địa chỉ IP cân bằng: Sử dụng IPv4 để đơn giản và tương thích.
- Cài đặt mạng: Chọn Cài đặt VPC mặc định và cùng một vùng khả dụng như phiên bản EC2 của bạn.
- Nhóm bảo mật: Sử dụng nhóm bảo mật được tạo trong cấu hình EC2 để đảm bảo các điều khiển truy cập nhất quán [1].
4. Cấu hình nhóm mục tiêu **
- Loại mục tiêu: Chọn "Trường hợp" làm loại đích.- Cổng: Sử dụng cổng 3000 để chuyển tiếp lưu lượng truy cập đến phiên bản EC2 chạy mô hình DeepSeek-R1.
- Tên nhóm mục tiêu: Đặt tên cho nhóm mục tiêu (ví dụ: "DeepSeek-TG") để nhận dạng dễ dàng [1].
5. Amazon Sagemaker cho hiệu suất nâng cao **
-Triển khai mô hình: Xem xét triển khai các mô hình DeepSeek-R1 bằng cách sử dụng Amazon Sagemaker, cung cấp các tính năng như cân bằng tải tự động và đàn hồi. Điều này có thể cải thiện khả năng đáp ứng và khả năng mở rộng [3] [4].- Xô S3 riêng: Lưu trữ trọng số mô hình trong thùng S3 riêng để giảm độ trễ và tăng cường bảo mật bằng cách giữ dữ liệu mô hình trong tài khoản AWS của bạn [3].
6. Tối ưu hóa thực tiễn tốt nhất **
- Tối ưu hóa kịp thời: Sử dụng các kỹ thuật như tối ưu hóa nhanh chóng trên Amazon Bedrock để tăng cường khả năng lý luận của các mô hình DeepSeek-R1 [7].- Lựa chọn khu vực: Chọn một vùng AWS gần nhất với người dùng của bạn để giảm thiểu độ trễ và tối ưu hóa chi phí [6].
Bằng cách triển khai các cài đặt và cấu hình mạng này, bạn có thể tối ưu hóa hiệu suất của DeepSeek-R1 trên AWS, đảm bảo triển khai mô hình hiệu quả, có thể mở rộng và bảo mật.
Trích dẫn:
[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
.
.
[5] https://repost.aws/questions/QUzC1_jMmESBmpAuOzQh5JcA/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-deployment-options
.
.
.