Optimalisering av ytelsen til DeepSeek-R1 på AWS ved hjelp av GPU-forekomster involverer flere viktige strategier:
1. Velge riktig GPU -forekomst **
For optimal ytelse med DeepSeek-R1 er det avgjørende å velge en GPU-basert forekomsttype som gir tilstrekkelig minne og beregne kraft. ML.P5E.48xLarge-forekomsten anbefales sterkt da den kommer med 8 NVIDIA H200 GPUer, og tilbyr 1128 GB GPU-minne, som er viktig for å håndtere store modeller som DeepSeek-R1 [9]. Andre forekomster som ML.G6E.12xLarge og ML.G6E.48xLarge har også vist utmerket ytelse for forskjellige DeepSeek-R1 destillerte modeller [1].2. Modell Sharding over GPUS **
Når du bruker forekomster med flere GPU -er, kan det å beskytte modellen på tvers av alle tilgjengelige GPU -er betydelig forbedre ytelsen. Dette gjør at modellen kan distribueres og behandles parallelt, forbedre gjennomstrømningen og redusere latensen [1].3. Optimalisering av modellkonfigurasjon **
Å bruke den store modellens inferens (LMI) beholder med optimaliserte parametere kan hjelpe til med å oppnå bedre ytelse. For eksempel kan innstilling av `max_model_len` til en passende verdi sikre effektiv håndtering av lange inngangssekvenser uten chunking eller prefiks cache [1].4. samtidig og batchstørrelse **
Å øke samtidigheten og bruke større batchstørrelser kan forbedre gjennomstrømningen, spesielt i sanntids inferensscenarier. Det er imidlertid viktig å balansere samtidighet med tilgjengelige ressurser for å unngå overbelastning av forekomsten [1].5. Programvareoptimaliseringer **
Å bruke programvareoptimaliseringer tilgjengelig i rammer som NVIDIA NIM kan forbedre ytelsen ytterligere. Disse optimaliseringene kan forenkle distribusjoner og sikre høy effektivitet i Agentic AI -systemer [4].6. Overvåking og testing **
Utfør alltid grundig testing med dine spesifikke datasett- og trafikkmønstre for å identifisere den optimale konfigurasjonen for brukssaken din. Dette inkluderer evaluering av ende-til-ende latens, gjennomstrømning, tid til første token og inter-token latenstid [1].7. Kostnadseffektivitet **
Mens du fokuserer på ytelse, kan du vurdere kostnadseffektivitet ved å utnytte spareplaner eller spotforekomster for ikke-virkelig tidsoppgaver. Dette kan hjelpe balansere ytelsesbehov med budsjettbegrensninger [3].Ved å implementere disse strategiene, kan du effektivt optimalisere ytelsen til DeepSeek-R1 på AWS ved hjelp av GPU-forekomster.
Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1iB5f3tjsfpadpxs/deploying-edseek-r1-distill-lama-70b-for-batch-inferen-on-aws-gravon4?lang=en
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-edseek-r1-14b-on-azon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-depeSeek-r1-on-vagon-cloud-Desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-lærning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-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-azon-bedrock-marketplace-andazon-sagemaker-jumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-depseek-r1-on-aws?lang=en