يتضمن تحسين أداء Deepseek-R1 على AWS باستخدام مثيلات GPU العديد من الاستراتيجيات الرئيسية:
1. اختيار مثيل GPU الأيمن **
من أجل الأداء الأمثل مع DeepSeek-R1 ، من الأهمية بمكان تحديد نوع مثيل قائم على GPU يوفر ذاكرة كافية وحساب الطاقة. ينصح بشدة مثيل ML.P5E.48XLARGE لأنه يأتي مع 8 NVIDIA H200 GPU ، ويوفر 1128 جيجابايت من ذاكرة GPU ، وهو أمر ضروري للتعامل مع نماذج كبيرة مثل Deepseek-R1 [9]. وقد أظهرت مثيلات أخرى مثل ml.g6e.12xlarge و ml.g6e.48xlarge أداءً ممتازًا لمختلف نماذج Deepseek-R1 المقطرة [1].2. Model Sharding عبر وحدات معالجة الرسومات **
عند استخدام مثيلات مع وحدات معالجة الرسومات المتعددة ، يمكن أن يؤدي تقطيع النموذج عبر جميع وحدات معالجة الرسومات المتاحة إلى تحسين الأداء بشكل كبير. يتيح ذلك توزيع النموذج ومعالجته بالتوازي ، مما يعزز الإنتاجية وتقليل الكمون [1].3. تحسين تكوين النموذج **
يمكن أن يساعد استخدام حاوية استنتاج النموذج الكبير (LMI) مع المعلمات المحسنة في تحقيق أداء أفضل. على سبيل المثال ، يمكن أن يضمن تعيين `max_model_len` إلى قيمة مناسبة التعامل الفعال لتسلسلات الإدخال الطويلة دون التقطيع أو التخزين المؤقت للبادئة [1].4. التزامن وحجم الدُفعة **
يمكن أن تؤدي زيادة التزامن واستخدام أحجام الدُفعات الأكبر إلى تحسين الإنتاجية ، خاصة في سيناريوهات الاستدلال في الوقت الفعلي. ومع ذلك ، من المهم تحقيق التوازن بين التزامن مع الموارد المتاحة لتجنب التحميل الزائد للمثال [1].5. تحسين البرامج **
يمكن أن يؤدي استخدام تحسينات البرامج المتاحة في الأطر مثل NVIDIA NIM إلى زيادة أداء الأداء. يمكن لهذه التحسينات تبسيط عمليات النشر وضمان كفاءة عالية في أنظمة الذكاء الاصطناعي [4].6. المراقبة والاختبار **
قم دائمًا بإجراء اختبار شامل باستخدام مجموعة البيانات وأنماط حركة المرور الخاصة بك لتحديد التكوين الأمثل لحالة الاستخدام الخاصة بك. ويشمل ذلك تقييم الكمون الشامل والإنتاجية ووقت الرمز المميز الأول ، والكمون بين الاتجاه [1].7. كفاءة التكلفة **
مع التركيز على الأداء ، فكر في كفاءة التكلفة من خلال الاستفادة من خطط الادخار أو الحالات الموضعية للمهام غير الحقيقية. هذا يمكن أن يساعد في تحقيق التوازن بين احتياجات الأداء مع قيود الميزانية [3].من خلال تنفيذ هذه الاستراتيجيات ، يمكنك تحسين أداء DeepSeek-R1 بشكل فعال على AWS باستخدام مثيلات GPU.
الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-use-a-large-model-inference-container/
[2]
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-llama-70b-for-batch-in-on-aws-graviton4؟lang=en
[4]
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2؟lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7]
[8]
[9)
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws؟lang=en