Optymalizacja wydajności DeepSeek-R1 na AWS przy użyciu instancji GPU obejmuje kilka kluczowych strategii:
1. Wybór odpowiedniej instancji GPU **
Aby uzyskać optymalną wydajność z DeepSeek-R1, kluczowe jest wybranie typu instancji opartej na GPU, który zapewnia wystarczającą pamięć i moc obliczeniową. Instancja ML.P5E.48XLARGE jest wysoce zalecana, ponieważ jest wyposażona w 8 NVIDIA H200 GPU, oferującą 1128 GB pamięci GPU, która jest niezbędna do obsługi dużych modeli, takich jak DeepSeek-R1 [9]. Inne przypadki, takie jak ML.G6E.12xlarge i ML.G6E.48XLARGE, wykazały również doskonałą wydajność dla różnych modeli destylowanych DeepSeek-R1 [1].2. Model Sharding w GPU **
Podczas korzystania z instancji z wieloma GPU, odchylenie modelu we wszystkich dostępnych GPU może znacznie poprawić wydajność. Umożliwia to rozkład i przetwarzanie modelu równolegle, zwiększając przepustowość i zmniejszając opóźnienie [1].3. Optymalizacja konfiguracji modelu **
Korzystanie z kontenera dużego modelu (LMI) z zoptymalizowanymi parametrami może pomóc w osiągnięciu lepszej wydajności. Na przykład ustawianie `max_model_len` na odpowiednią wartość może zapewnić wydajne obsługa długich sekwencji wejściowych bez fragmentu lub buforowania przedrostka [1].4. Rozmiar współbieżności i partii **
Zwiększenie współbieżności i stosowanie większych rozmiarów partii może poprawić przepustowość, szczególnie w scenariuszach wnioskowania w czasie rzeczywistym. Ważne jest jednak zrównoważenie współbieżności z dostępnymi zasobami, aby uniknąć przeciążenia instancji [1].5. Optymalizacje oprogramowania **
Wykorzystanie optymalizacji oprogramowania dostępne w ramach takich jak NVIDIA NIM może dodatkowo zwiększyć wydajność. Optymalizacje te mogą uprościć wdrożenia i zapewnić wysoką wydajność w agencyjnych systemach AI [4].6. Monitorowanie i testowanie **
Zawsze przeprowadzaj dokładne testowanie za pomocą określonego zestawu danych i wzorców ruchu, aby zidentyfikować optymalną konfigurację w przypadku użycia. Obejmuje to ocenę opóźnień, przepustowości, czasu do pierwszego tokenu i opóźnień między tokenami [1].7. Wydajność kosztów **
Koncentrując się na wydajności, rozważ wydajność kosztową, wykorzystując plany oszczędnościowe lub przypadki punktowe dla zadań nierealistycznych. Może to pomóc zrównoważyć potrzeby wydajności z ograniczeniami budżetowymi [3].Wdrażając te strategie, możesz skutecznie zoptymalizować wydajność DeepSeek-R1 na AWS przy użyciu instancji GPU.
Cytaty:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-row-available-on-aws/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-llama-70b-for-batch-berference-on-aws-gaviton4?lang=en
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nemu-licroService/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-ettep-guide-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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-loarning/deepseek-r1-model-w-avaailable-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-on-aws?lang=en