Η βελτιστοποίηση της απόδοσης του Deepseek-R1 στο AWS χρησιμοποιώντας περιπτώσεις GPU περιλαμβάνει αρκετές βασικές στρατηγικές:
1. Επιλέγοντας το σωστό παράδειγμα GPU **
Για βέλτιστες επιδόσεις με το Deepseek-R1, είναι ζωτικής σημασίας να επιλέξετε έναν τύπο στιγμιότυπου που βασίζεται σε GPU που παρέχει επαρκή μνήμη και υπολογιστική ισχύ. Η παρουσία ML.P5E.48xlarge συνιστάται ιδιαίτερα καθώς έρχεται με 8 GPUs Nvidia H200, προσφέροντας 1128 GB μνήμης GPU, η οποία είναι απαραίτητη για το χειρισμό μεγάλων μοντέλων όπως το DeepSeek-R1 [9]. Άλλες περιπτώσεις όπως το ML.G6E.12Xlarge και το ML.G6E.48XLarge έχουν επίσης δείξει εξαιρετική απόδοση για διάφορα μοντέλα αποσταγμένων DeepSeeek-R1 [1].2. Μοντέλο θραύσης σε GPU **
Όταν χρησιμοποιείτε περιπτώσεις με πολλαπλές GPU, η θραύση του μοντέλου σε όλες τις διαθέσιμες GPU μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την απόδοση. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να διανέμεται και να επεξεργάζεται παράλληλα, να ενισχύει την απόδοση και να μειώσει την καθυστέρηση [1].3. Βελτιστοποίηση διαμόρφωσης μοντέλου **
Η χρήση του δοχείου μεγάλου μοντέλου (LMI) με βελτιστοποιημένες παραμέτρους μπορεί να βοηθήσει στην επίτευξη καλύτερων επιδόσεων. Για παράδειγμα, η ρύθμιση `max_model_len` σε μια κατάλληλη τιμή μπορεί να εξασφαλίσει αποτελεσματικό χειρισμό μακρών αλληλουχιών εισόδου χωρίς κομματάρια ή προσωρινή αποθήκευση προθέματος [1].4. Συμφωνία και μέγεθος παρτίδας **
Η αύξηση της ταυτότητας και η χρήση μεγαλύτερων μεγεθών παρτίδων μπορεί να βελτιώσει την απόδοση, ειδικά σε σενάρια συμπερασμάτων σε πραγματικό χρόνο. Ωστόσο, είναι σημαντικό να εξισορροπηθεί η ταυτότητα με τους διαθέσιμους πόρους για να αποφευχθεί η υπερφόρτωση της εμφάνισης [1].5. Βελτιστοποιήσεις λογισμικού **
Χρησιμοποιώντας βελτιστοποιήσεις λογισμικού που διατίθενται σε πλαίσια όπως το NVIDIA NIM μπορεί να ενισχύσει περαιτέρω την απόδοση. Αυτές οι βελτιστοποιήσεις μπορούν να απλοποιήσουν τις αναπτύξεις και να εξασφαλίσουν υψηλή απόδοση στα συστήματα AI AGA [4].6. Παρακολούθηση και δοκιμή **
Πάντα να εκτελείτε διεξοδικές δοκιμές με τα συγκεκριμένα πρότυπα δεδομένων και κυκλοφορίας για να προσδιορίσετε τη βέλτιστη διαμόρφωση για την περίπτωση χρήσης σας. Αυτό περιλαμβάνει την αξιολόγηση της καθυστέρησης από άκρο σε άκρο, της απόδοσης, του χρόνου έως το πρώτο συμβόλαιο και της καθυστέρησης ενδιάμεσης-τριαντάφυλλου [1].7. Αποδοτικότητα κόστους **
Ενώ εστιάζετε στην απόδοση, εξετάστε την αποδοτικότητα του κόστους αξιοποιώντας τα σχέδια αποταμίευσης ή τις θέσεις εντοπισμού για μη πραγματικές εργασίες. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στην εξισορρόπηση των αναγκών απόδοσης με τους περιορισμούς του προϋπολογισμού [3].Με την εφαρμογή αυτών των στρατηγικών, μπορείτε να βελτιστοποιήσετε αποτελεσματικά την απόδοση του Deepseek-R1 σε AWS χρησιμοποιώντας περιπτώσεις GPU.
Αναφορές:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-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-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-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-bagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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-jumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/