L'optimisation des performances de Deepseek-R1 sur AWS à l'aide d'instances GPU implique plusieurs stratégies clés:
1. Choisir la bonne instance GPU **
Pour des performances optimales avec Deepseek-R1, il est crucial de sélectionner un type d'instance basé sur GPU qui fournit une mémoire et une puissance de calcul suffisants. L'instance ML.P5E.48XLARGE est fortement recommandée car elle est livrée avec 8 GPU NVIDIA H200, offrant 1128 Go de mémoire GPU, qui est essentielle pour la gestion de grands modèles comme Deepseek-R1 [9]. D'autres cas tels que ml.g6e.12xlarge et ml.g6e.48xlarge ont également montré d'excellentes performances pour divers modèles distillés Deepseek-R1 [1].2. Modèle de rupture sur les GPU **
Lorsque vous utilisez des instances avec plusieurs GPU, la fragmentation du modèle sur tous les GPU disponibles peut améliorer considérablement les performances. Cela permet au modèle d'être distribué et traité en parallèle, améliorant le débit et réduisant la latence [1].3. Optimisation de la configuration du modèle **
L'utilisation du grand conteneur d'inférence du modèle (LMI) avec des paramètres optimisés peut aider à atteindre de meilleures performances. Par exemple, le réglage `MAX_MODEL_LEN` à une valeur appropriée peut assurer une manipulation efficace des séquences d'entrée longues sans cache de secouer ou de préfixe [1].4. Taille de la concurrence et du lot **
L'augmentation de la concurrence et l'utilisation de tailles de lots plus grandes peuvent améliorer le débit, en particulier dans les scénarios d'inférence en temps réel. Cependant, il est important d'équilibrer la concurrence avec les ressources disponibles pour éviter de surcharger l'instance [1].5. Optimisations logicielles **
L'utilisation d'optimisations de logiciels disponibles dans des cadres comme Nvidia NIM peut améliorer encore les performances. Ces optimisations peuvent simplifier les déploiements et assurer une efficacité élevée dans les systèmes d'IA agentiques [4].6. Surveillance et test **
Effectuez toujours des tests approfondis avec votre ensemble de données spécifique et vos modèles de trafic pour identifier la configuration optimale pour votre cas d'utilisation. Cela comprend l'évaluation de la latence de bout en bout, du débit, du temps de premier jeton et de la latence inter-token [1].7. CONTACTÉRATION **
Tout en vous concentrant sur les performances, envisagez la rentabilité en tirant parti des plans d'épargne ou des instances ponctuelles pour les tâches non réels. Cela peut aider à équilibrer les besoins de performance avec les contraintes budgétaires [3].En mettant en œuvre ces stratégies, vous pouvez optimiser efficacement les performances de Deepseek-R1 sur AWS en utilisant les instances GPU.
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-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-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-tep-guide-to--deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-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-marketplace-and-amazon-sagemaker-kumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/levering-deepseek-r1-on-aws?lang=en