Optimering af ydeevnen for DeepSeek-R1 på AWS ved hjælp af GPU-forekomster involverer flere nøglestrategier:
1. Valg af den rigtige GPU -instans **
For optimal ydelse med DeepSeek-R1 er det vigtigt at vælge en GPU-baseret forekomsttype, der giver tilstrækkelig hukommelse og beregner strøm. ML.P5E.48XLarge-forekomsten anbefales stærkt, da den kommer med 8 NVIDIA H200 GPU'er, der tilbyder 1128 GB GPU-hukommelse, hvilket er vigtigt for håndtering af store modeller som DeepSeek-R1 [9]. Andre tilfælde såsom ML.G6E.12XLARGE og ML.G6E.48XLARGE har også vist fremragende ydelse for forskellige dybseek-R1-destillerede modeller [1].2. model Sharding over GPUS **
Når du bruger forekomster med flere GPU'er, kan afskærmning af modellen på tværs af alle tilgængelige GPU'er forbedre ydelsen markant. Dette gør det muligt at distribueres og behandles parallelt, forbedring af gennemstrømning og reducering af latenstid [1].3. optimering af modelkonfiguration **
Brug af den store modelinferens (LMI) container med optimerede parametre kan hjælpe med at opnå bedre ydelse. F.eks. Kan indstilling `max_model_len 'til en passende værdi sikre effektiv håndtering af lange inputsekvenser uden chunking eller præfiks cache [1].4. samtidighed og batchstørrelse **
Forøgelse af samtidighed og anvendelse af større batchstørrelser kan forbedre gennemstrømningen, især i realtids inferensscenarier. Det er dog vigtigt at afbalancere samtidighed med tilgængelige ressourcer for at undgå overbelastning af forekomsten [1].5. Softwareoptimeringer **
Brug af softwareoptimeringer, der er tilgængelige i rammer som NVIDIA NIM, kan yderligere forbedre ydelsen. Disse optimeringer kan forenkle implementeringer og sikre høj effektivitet i agentiske AI -systemer [4].6. Overvågning og test **
Udfør altid grundig test med dit specifikke datasæt og trafikmønstre for at identificere den optimale konfiguration til din brugssag. Dette inkluderer evaluering af ende-til-ende-latenstid, gennemstrømning, tid til først token og inter-token latency [1].7. Omkostningseffektivitet **
Mens du fokuserer på ydeevne, skal du overveje omkostningseffektivitet ved at udnytte opsparingsplaner eller spot-forekomster for opgaver, der ikke er realtid. Dette kan hjælpe med at afbalancere resultatbehov med budgetbegrænsninger [3].Ved at implementere disse strategier kan du effektivt optimere ydelsen af DeepSeek-R1 på AWS ved hjælp af GPU-forekomster.
Citater:
[Jeg
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-ws/
)
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
)
)
)
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
)
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-ws?lang=en