Deepseek-R1: n suorituskyvyn optimointi AWS: ssä GPU-ilmentymien avulla sisältää useita keskeisiä strategioita:
1. Oikean GPU -ilmentymän valitseminen **
Optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi DeepSeek-R1: llä on tärkeää valita GPU-pohjainen ilmentymätyyppi, joka tarjoaa riittävän muistin ja laskentovoiman. ML.P5E.48xLarge-ilmentymä on erittäin suositeltava, koska sen mukana tulee 8 NVIDIA H200 GPU: ta, joka tarjoaa 1128 Gt GPU-muistia, mikä on välttämätöntä suurten mallien, kuten Deepseek-R1: n, käsittelemiseen [9]. Muut tapaukset, kuten ML.G6E.12XLARGE ja ML.G6E.48XLARGE, ovat myös osoittaneet erinomaista suorituskykyä erilaisille DeepSek-R1-tislattuille malleille [1].2. Malli GPUS: n välillä **
Kun käytetään esiintymiä useilla GPU: lla, mallin varmistaminen kaikissa käytettävissä olevissa GPU: issa voi parantaa merkittävästi suorituskykyä. Tämä mahdollistaa mallin levittämisen ja prosessoinnin rinnakkain, mikä parantaa läpimenoaikaa ja vähentää latenssia [1].3. Mallin kokoonpanon optimointi **
Optimoiduilla parametreilla varustetun suurten mallin päätelmien (LMI) säiliön käyttäminen voi auttaa saavuttamaan paremman suorituskyvyn. Esimerkiksi `max_model_len` asettaminen sopivaan arvoon voi varmistaa pitkien syöttöjaksojen tehokkaan käsittelyn ilman palamista tai etuliitteen välimuistia [1].4. Samanaikaisuus ja erän koko **
Samanaikaisuuden lisääminen ja suurempien eräkokojen käyttäminen voi parantaa läpimenoaikaa, etenkin reaaliaikaisissa päätelmäskenaarioissa. On kuitenkin tärkeää tasapainottaa samanaikaisuutta käytettävissä olevien resurssien kanssa ilmentymän ylikuormituksen välttämiseksi [1].5. Ohjelmistooptimoinnit **
Nvidia NIM: n kaltaisissa puitteissa saatavilla olevien ohjelmistooptimointien hyödyntäminen voi edelleen parantaa suorituskykyä. Nämä optimoinnit voivat yksinkertaistaa käyttöönottoja ja varmistaa agenttien AI -järjestelmien korkea hyötysuhde [4].6. Valvonta ja testaus **
Suorita aina perusteellinen testaus tietyllä tietojoukollasi ja liikennekuvioilla tunnistaaksesi optimaalisen kokoonpanon käyttötapauksellesi. Tähän sisältyy päähän -viiveen, läpäisyn, aika-tunnuksen ja sananvälisen latenssin arviointi [1].7. Kustannustehokkuus **
Keskittymällä suorituskykyyn, harkitse kustannustehokkuutta hyödyntämällä säästösuunnitelmia tai spot-esiintymiä ei-reaaliaikaisissa tehtävissä. Tämä voi auttaa tasapainottamaan suorituskykytarpeita budjettirajoitteilla [3].Toteuttamalla nämä strategiat voit optimoida Deepseek-R1: n suorituskyvyn tehokkaasti GPU-tapauksien avulla.
Viittaukset:
.
.
.
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
.
.
.
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deeptseek_r1/
[9.
[10.