Optimalizace výkonu DeepSeek-R1 na AWS pomocí instancí GPU zahrnuje několik klíčových strategií:
1.. Výběr správné instance GPU **
Pro optimální výkon s DeepSeek-R1 je zásadní vybrat typ instance založený na GPU, který poskytuje dostatečnou paměť a výpočetní sílu. Instance ML.P5E.48XLARGE je vysoce doporučena, protože přichází s 8 GPU NVIDIA H200 GPU a nabízí 1128 GB paměti GPU, což je nezbytné pro manipulaci s velkými modely, jako je DeepSeek-R1 [9]. Další instance, jako je ML.G6E.12XLARGE a ML.G6E.48XLARGE, také prokázaly vynikající výkon pro různé destilované modely DeepSeek-R1 [1].2. model Sharding přes GPU **
Při používání instancí s více GPU může shardování modelu napříč všemi dostupnými GPU výrazně zlepšit výkon. To umožňuje distribuci a zpracování modelu paralelně, zvyšuje propustnost a snižuje latenci [1].3. Optimalizace konfigurace modelu **
Použití velkého kontejneru inference modelu (LMI) s optimalizovanými parametry může pomoci při dosažení lepšího výkonu. Například nastavení `max_model_len` na vhodnou hodnotu může zajistit efektivní zpracování dlouhých vstupních sekvencí bez kuchařů nebo ukládání do mezipaměti předpony [1].4. Souběžnost a velikost dávky **
Zvýšení souběžnosti a využití větších velikostí dávek může zlepšit propustnost, zejména ve scénářích inferencí v reálném čase. Je však důležité vyvážit souběžnost s dostupnými zdroji, aby se zabránilo přetížení instance [1].5. Optimalizace softwaru **
Využití optimalizací softwaru dostupných v rámcích, jako je NVIDIA NIM, může dále zvýšit výkon. Tyto optimalizace mohou zjednodušit nasazení a zajistit vysokou účinnost v agentických systémech AI [4].6. Monitorování a testování **
K identifikaci optimální konfigurace pro váš případ použití vždy provádějte důkladné testování pomocí konkrétního datového souboru a vzorců provozu. To zahrnuje vyhodnocení latence end-to-end, propustnost, čas do prvního tokenu a inter-token latence [1].7. Efektivita nákladů **
Při zaměření na výkon zvažte efektivitu nákladů využitím plánů spoření nebo instancí pro úkoly bez reálného času. To může pomoci vyvážit potřeby výkonnosti s rozpočtovými omezeními [3].Implementací těchto strategií můžete efektivně optimalizovat výkon DeepSeek-R1 na AWS pomocí instancí GPU.
Citace:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek---distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deeepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-in-aaws-graviton4?lang=en
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek--nim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckkzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to--deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek--model-now-available-in-amazon-hedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-Jumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws?lang=en