Het optimaliseren van de prestaties van Deepseek-R1 op AWS met behulp van GPU-instanties omvat verschillende belangrijke strategieën:
1. De juiste GPU -instantie kiezen **
Voor optimale prestaties met Deepseek-R1 is het cruciaal om een op GPU gebaseerd instantietype te selecteren dat voldoende geheugen biedt en de kracht berekent. De instantie van ML.P5E.48XLARGE wordt sterk aanbevolen omdat deze wordt geleverd met 8 NVIDIA H200 GPU's, met 1128 GB GPU-geheugen, wat essentieel is voor het verwerken van grote modellen zoals DeepSeek-R1 [9]. Andere instanties zoals ML.G6E.12XLARGE en ML.G6E.48XLARGE hebben ook uitstekende prestaties getoond voor verschillende Deepseek-R1-gedestilleerde modellen [1].5
Bij gebruik van instanties met meerdere GPU's kan het beschermen van het model over alle beschikbare GPU's de prestaties aanzienlijk verbeteren. Hierdoor kan het model parallel worden verdeeld en verwerkt, de doorvoer verbeteren en latentie verminderen [1].
3. Modelconfiguratie optimaliseren **
Het gebruik van de LMI -container met grote modelinferentie (LMI) met geoptimaliseerde parameters kan helpen bij het bereiken van betere prestaties. Bijvoorbeeld, het instellen van `max_model_len` op een geschikte waarde kan zorgen voor een efficiënte verwerking van lange invoersequenties zonder chunking of voorvoegselcaching [1].4. Gelijktijdigheid en batchgrootte **
Het vergroten van de gelijktijdigheid en het gebruik van grotere batchgroottes kan de doorvoer verbeteren, vooral in realtime inferentiescenario's. Het is echter belangrijk om gelijktijdigheid in evenwicht te brengen met beschikbare bronnen om het exemplaar te voorkomen [1].5. Software -optimalisaties **
Het gebruik van software -optimalisaties die beschikbaar zijn in frameworks zoals NVIDIA NIM kunnen de prestaties verder verbeteren. Deze optimalisaties kunnen implementaties vereenvoudigen en zorgen voor een hoge efficiëntie van agentische AI -systemen [4].6. Monitoring en testen **
Voer altijd grondig testen uit met uw specifieke gegevensset en verkeerspatronen om de optimale configuratie voor uw use case te identificeren. Dit omvat het evalueren van end-to-end latentie, doorvoer, tijd tot eerste token en latentie tussen de versnelling [1].7. Kostenefficiëntie **
Overweeg de kostenefficiëntie, terwijl u zich concentreert op prestaties door spaarplannen te benutten of spotinstanties voor niet-real-time taken. Dit kan helpen bij het in evenwicht brengen van prestatiebehoeften met budgetbeperkingen [3].Door deze strategieën te implementeren, kunt u de prestaties van Deepseek-R1 op AWS effectief optimaliseren met behulp van GPU-instanties.
Citaten:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-fatch-in- en aws-aws-graviton4?lang=en
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jckgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepeek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-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-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-market-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws?lang=en