Otimizar o desempenho do DeepSeek-R1 na AWS usando instâncias da GPU envolve várias estratégias importantes:
1. Escolhendo a instância da GPU certa **
Para um desempenho ideal com o DeepSeek-R1, é crucial selecionar um tipo de instância baseado em GPU que fornece memória e potência de computação suficiente. A instância ML.P5E.48XLARGE é altamente recomendada, pois vem com 8 GPUs NVIDIA H200, oferecendo 1128 GB de memória GPU, essencial para lidar com modelos grandes como Deepseek-R1 [9]. Outras instâncias como ml.g6e.12xlarge e ml.g6e.48xlarge também mostraram excelente desempenho para vários modelos destilados Deepseek-R1 [1].2. Modelo Sharding através do GPUS **
Ao usar instâncias com várias GPUs, a destruição do modelo em todas as GPUs disponíveis pode melhorar significativamente o desempenho. Isso permite que o modelo seja distribuído e processado em paralelo, aumentando a taxa de transferência e reduzindo a latência [1].3. Otimizando a configuração do modelo **
O uso do grande contêiner de inferência do modelo (LMI) com parâmetros otimizados pode ajudar a alcançar um melhor desempenho. Por exemplo, definir `max_model_len` como um valor adequado pode garantir um manuseio eficiente de sequências de entrada longas sem Chunking ou cache de prefixo [1].4. Concorrência e tamanho do lote **
O aumento da simultaneidade e o uso de tamanhos maiores de lote pode melhorar a taxa de transferência, especialmente em cenários de inferência em tempo real. No entanto, é importante equilibrar a simultaneidade com os recursos disponíveis para evitar a sobrecarga da instância [1].5. Otimizações de software **
A utilização de otimizações de software disponíveis em estruturas como o NVIDIA NIM pode melhorar ainda mais o desempenho. Essas otimizações podem simplificar as implantações e garantir alta eficiência nos sistemas agênticos de IA [4].6. Monitoramento e teste **
Sempre execute testes completos com seu conjunto de dados específico e padrões de tráfego para identificar a configuração ideal para o seu caso de uso. Isso inclui avaliar a latência de ponta a ponta, a taxa de transferência, o tempo para o primeiro token e a latência entre toque [1].7. Eficiência de custos **
Enquanto se concentra no desempenho, considere a eficiência de custos, alavancando planos de poupança ou spot instâncias para tarefas que não sejam de tempo real. Isso pode ajudar a equilibrar as necessidades de desempenho com as restrições orçamentárias [3].Ao implementar essas estratégias, você pode efetivamente otimizar o desempenho do Deepseek-R1 na AWS usando instâncias da GPU.
Citações:
[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 infere-on-aws-graviton4?nang=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-tep-by-tep-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-de-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with--igging-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/leveraging-deepseek-r1-on-aws?lang=en