优化DeepSeek-R1在AWS上的性能涉及多种网络设置和配置。这是如何提高其性能的详细概述：
###1。EC2实例配置**
- 实例类型：选择具有足够GPU功率的实例类型，例如`g4dn.xlarge'，对于有效地运行DeepSeek-R1模型至关重要。此实例类型支持NVIDIA网格驱动器，这对于GPU加速度至关重要[1]。
- 网络设置：使用默认的VPC设置，然后选择部署EC2实例的可用性区域。这样可以确保您的实例在网络中已连接且可访问[1]。
2。安全组**
- 配置具有特定入站规则的新安全组：-HTTP流量：允许来自受信任的IP范围(例如“ My IP”)的HTTP流量启用Web访问该模型。
-TCP端口3000上的TCP流量：允许VPC CIDR范围的TCP流量促进与应用程序负载平衡器的通信。
-HTTPS流量：允许VPC CIDR范围的HTTPS流量进行安全通信[1]。
3。应用负载平衡器(ALB)**
- 方案：设置面向互联网的ALB，将您的DeepSeek-R1模型暴露于外部流量。- 加载平衡器IP地址类型：使用IPv4以简单性和兼容性。
- 网络设置：选择与EC2实例相同的默认VPC设置和相同的可用性区域。
- 安全组：使用在EC2配置期间创建的安全组来确保一致的访问控件[1]。
4。目标组配置**
- 目标类型：选择“实例”作为目标类型。- 端口：使用端口3000将流量转发到运行DeepSeek-R1模型的EC2实例。
- 目标组名称：命名目标组(例如，“ DeepSeek-TG”)，以便于识别[1]。
5。亚马逊萨吉式制造商，以提高性能**
- 模型部署：考虑使用Amazon Sagemaker部署DeepSeek-R1模型，该模型提供了自动缩放和弹性负载平衡之类的功能。这可以提高响应能力和可扩展性[3] [4]。- 私有S3存储桶：将模型权重存储在私有S3存储桶中，以减少延迟并通过将模型数据保存在AWS帐户中[3]来减少安全性。
6。优化最佳实践**
- 及时优化：使用诸如Amazon Bedrock上及时优化的技术来增强DeepSeek-R1型号的推理能力[7]。- 区域选择：选择最接近用户的AWS区域，以最大程度地减少延迟并优化成本[6]。
通过实现这些网络设置和配置，您可以优化AWS上的DeepSeek-R1的性能，从而确保高效，可扩展和安全的模型部署。
引用：
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyswckzmx585jcksgksgn/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-in-threy-easy-steps
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist--------------------
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-large-model-inference-container/
[5] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-an-aws-deepseek-ai-pricing-pricing-and-pricing-and-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-like-deepseek-deepseek-with-prompt-prompt-optimization-on-on-amazon-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/