L'ottimizzazione delle prestazioni di DeepSeek-R1 su AWS usando le istanze GPU comporta diverse strategie chiave:
1. Scegliere l'istanza GPU giusta **
Per prestazioni ottimali con DeepSeek-R1, è fondamentale selezionare un tipo di istanza basato su GPU che fornisce memoria sufficiente e potenza di calcolo. L'istanza ML.P5E.48XLARGE è altamente raccomandata in quanto viene fornito con 8 GPU NVIDIA H200, che offre 1128 GB di memoria GPU, che è essenziale per gestire grandi modelli come DeepSeek-R1 [9]. Altre istanze come ML.G6E.12XLARGE e ML.G6E.48XLARGE hanno anche mostrato prestazioni eccellenti per vari modelli distillati di DeepSeek-R1 [1].2. Modello di frammento attraverso GPU **
Quando si utilizzano istanze con GPU multiple, il modello di frammento di tutte le GPU disponibili può migliorare significativamente le prestazioni. Ciò consente di distribuire ed elaborare il modello in parallelo, migliorare la throughput e ridurre la latenza [1].3. Ottimizzazione della configurazione del modello **
L'uso del contenitore di inferenza del modello di grande modello (LMI) con parametri ottimizzati può aiutare a ottenere prestazioni migliori. Ad esempio, l'impostazione di `max_model_len` su un valore adatto può garantire una gestione efficiente di sequenze di input lunghe senza chunking o memorizzazione nella cache del prefisso [1].4. Concorrenza e dimensione del lotto **
L'aumento della concorrenza e l'utilizzo di dimensioni batch più grandi possono migliorare la produttività, specialmente negli scenari di inferenza in tempo reale. Tuttavia, è importante bilanciare la concorrenza con le risorse disponibili per evitare il sovraccarico dell'istanza [1].5. Ottimizzazioni software **
L'utilizzo delle ottimizzazioni del software disponibili in framework come Nvidia NIM può migliorare ulteriormente le prestazioni. Queste ottimizzazioni possono semplificare le distribuzioni e garantire un'elevata efficienza nei sistemi AI agenti [4].6. Monitoraggio e test **
Esegui sempre test accurati con il set di dati e i modelli di traffico specifici per identificare la configurazione ottimale per il caso d'uso. Ciò include la valutazione della latenza end-to-end, del throughput, del tempo al primo token e della latenza inter-torsione [1].7. Efficienza dei costi **
Concentrati sulle prestazioni, considerare l'efficienza dei costi sfruttando i piani di risparmio o le istanze spot per le attività non in tempo reale. Ciò può aiutare a bilanciare le esigenze delle prestazioni con vincoli di budget [3].Implementando queste strategie, è possibile ottimizzare efficacemente le prestazioni di DeepSeek-R1 su AWS usando istanze GPU.
Citazioni:
[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-distill-llama-70b-for-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-rim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2SeuhqlpyifswCkzmx585jckn/deploying-deepseek-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-pep-by-pep-guide-to-running-deepseek --on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-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-available-in-amazon-bedrock-maketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-ra-aws?lang=en