Die Optimierung der Leistung von Deepseek-R1 auf AWS mithilfe von GPU-Instanzen beinhaltet mehrere Schlüsselstrategien:
1. Auswählen der richtigen GPU -Instanz **
Für eine optimale Leistung mit Deepseek-R1 ist es entscheidend, einen GPU-basierten Instanztyp auszuwählen, der ausreichend Speicher und Berechnung der Leistung bietet. Die ml.p5e.48xlarge-Instanz wird dringend empfohlen, da sie mit 8 NVIDIA H200 GPUs ausgestattet ist und 1128 GB GPU-Speicher bietet, was für die Behandlung großer Modelle wie Deepseek-R1 unerlässlich ist [9]. Andere Fälle wie Ml.g6e.12xlarge und Ml.g6e.48Xlarge haben auch eine hervorragende Leistung für verschiedene destillierte Deek-R1-Modelle gezeigt [1].2. Modell Sharding über GPUs **
Wenn Sie Instanzen mit mehreren GPUs verwenden, kann das Schärfen des Modells über alle verfügbaren GPUs die Leistung erheblich verbessern. Auf diese Weise kann das Modell parallel verteilt und verarbeitet werden, wodurch der Durchsatz verbessert und die Latenz verringert wird [1].3. Optimieren der Modellkonfiguration **
Die Verwendung des LMI -Containers (Large Model Inference) mit optimierten Parametern kann dazu beitragen, eine bessere Leistung zu erzielen. Beispielsweise kann das Einstellen von `max_model_len` auf einen geeigneten Wert effiziente Handhabung langer Eingangssequenzen ohne Chunking oder Präfix -Caching sicherstellen [1].4. Parallelität und Stapelgröße **
Die Erhöhung der Parallelität und die Verwendung größerer Stapelgrößen kann den Durchsatz verbessern, insbesondere in Echtzeit-Inferenzszenarien. Es ist jedoch wichtig, die Parallelität mit verfügbaren Ressourcen in Einklang zu bringen, um die Instanz zu vermeiden [1].5. Software -Optimierungen **
Die Verwendung von Software -Optimierungen, die in Frameworks wie NVIDIA NIM verfügbar sind, kann die Leistung weiter verbessern. Diese Optimierungen können die Bereitstellungen vereinfachen und eine hohe Effizienz der Agenten -KI -Systeme sicherstellen [4].6. Überwachung und Test **
Führen Sie immer gründliche Tests mit Ihrem spezifischen Datensatz- und Verkehrsmuster durch, um die optimale Konfiguration für Ihren Anwendungsfall zu identifizieren. Dies beinhaltet die Bewertung von End-to-End-Latenz, Durchsatz, Zeit bis zum ersten Token und die Latenz zwischen den Wechselkörpern [1].7. Kosteneffizienz **
Berücksichtigen Sie zwar die Kosteneffizienz, indem Sie die Kosteneffizienz durch Nutzung von Sparplänen oder Spotinstanzen für nicht reale Zeitaufgaben nutzen. Dies kann dazu beitragen, die Leistungsbedürfnisse mit Budgetbeschränkungen auszugleichen [3].Durch die Implementierung dieser Strategien können Sie die Leistung von Deepseek-R1 auf AWS mithilfe von GPU-Instanzen effektiv optimieren.
Zitate:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-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-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-yepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-t-running-teepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-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-avail-in-amazon-bedrock-marketplace-amazon-sagemaker-jumpart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-leepseek-r1-on-aws?lang=en