GPUインスタンスを使用してAWSでDeepSeek-R1のパフォーマンスを最適化するには、いくつかの重要な戦略が含まれます。
1。適切なGPUインスタンスの選択**
DeepSeek-R1で最適なパフォーマンスを行うには、十分なメモリと計算パワーを提供するGPUベースのインスタンスタイプを選択することが重要です。 ML.P5E.48XLARGEインスタンスは、8つのNVIDIA H200 GPUが付属しており、1128 GBのGPUメモリを提供するため、強くお勧めします。 ML.G6E.12XLARGEやML.G6E.48XLARGEなどの他のインスタンスも、さまざまなDeepSeek-R1蒸留モデルに優れたパフォーマンスを示しています[1]。2。gpusを横切るモデルシャード**
複数のGPUでインスタンスを使用する場合、利用可能なすべてのGPUでモデルをシャードすると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。これにより、モデルを並行して分散および処理できるようになり、スループットを強化し、レイテンシを減らします[1]。3。モデル構成の最適化**
最適化されたパラメーターを備えた大規模なモデル推論(LMI)コンテナを使用すると、パフォーマンスの向上に役立ちます。たとえば、「max_model_len`を適切な値に設定することで、チャンキングまたはプレフィックスキャッシュなしで長い入力シーケンスの効率的な処理を確保できます[1]。4。並行性とバッチサイズ**
並行性の向上とより大きなバッチサイズを使用すると、特にリアルタイムの推論シナリオでは、スループットが改善されます。ただし、インスタンスの過負荷を避けるために、同時性のバランスをとることが重要です[1]。5。ソフトウェアの最適化**
Nvidia Nimなどのフレームワークで利用可能なソフトウェアの最適化を利用すると、パフォーマンスをさらに向上させることができます。これらの最適化は、展開を簡素化し、エージェントAIシステムの高効率を確保することができます[4]。6。監視とテスト**
特定のデータセットとトラフィックパターンで徹底的なテストを実行して、ユースケースの最適な構成を特定してください。これには、エンドツーエンドのレイテンシ、スループット、最初のトークンまでの時間、およびトークン間レイテンシの評価が含まれます[1]。7。コスト効率**
パフォーマンスに焦点を当てながら、非現実的なタスクの貯蓄プランまたはスポットインスタンスを活用することにより、コスト効率を検討してください。これは、パフォーマンスのニーズと予算の制約のバランスを取るのに役立ちます[3]。これらの戦略を実装することにより、GPUインスタンスを使用してAWSに対するDeepSeek-R1のパフォーマンスを効果的に最適化できます。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-abailable-on-aws/
[3] https://community.aws/content/2rhji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/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/2seuhqlpyifwswswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-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-abailable-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws？lang = en