Optimizarea performanței DeepSeek-R1 pe AWS folosind instanțe GPU implică mai multe strategii cheie:
1. Alegerea instanței GPU potrivite
Pentru o performanță optimă cu DeepSeek-R1, este crucial să selectați un tip de instanță bazat pe GPU care oferă suficientă memorie și putere de calcul. Instanța ML.P5E.48xlarge este foarte recomandată, deoarece vine cu 8 GPU-uri NVIDIA H200, oferind 1128 GB de memorie GPU, ceea ce este esențial pentru gestionarea modelelor mari precum Deepseek-R1 [9]. Alte cazuri precum ML.G6E.12xlarge și ML.G6E.48xlarge au arătat, de asemenea, performanțe excelente pentru diverse modele distilate Deepseek-R1 [1].2. Model Sharding pe GPUS **
Când utilizați instanțe cu mai multe GPU -uri, schimbarea modelului pe toate GPU -urile disponibile poate îmbunătăți semnificativ performanța. Acest lucru permite distribuirea și procesarea modelului în paralel, îmbunătățind debitul și reducând latența [1].####. Optimizarea configurației modelului **
Utilizarea containerului mare de inferență a modelului (LMI) cu parametri optimizați poate ajuta la obținerea unei performanțe mai bune. De exemplu, setarea `max_model_len` la o valoare adecvată poate asigura o gestionare eficientă a secvențelor de intrare lungă, fără cache în memorie sau prefix [1].
#######.
Creșterea concurenței și utilizarea dimensiunilor mai mari ale lotului poate îmbunătăți randamentul, în special în scenarii de inferență în timp real. Cu toate acestea, este important să echilibrați concurența cu resursele disponibile pentru a evita supraîncărcarea instanței [1].
5. Optimizări software **
Utilizarea optimizării software disponibile în cadre precum NVIDIA NIM poate îmbunătăți în continuare performanța. Aceste optimizări pot simplifica implementările și pot asigura o eficiență ridicată în sistemele AI ageice [4].6. Monitorizare și testare **
Efectuați întotdeauna teste minuțioase cu setul de date specific și modelele de trafic pentru a identifica configurația optimă pentru cazul dvs. de utilizare. Aceasta include evaluarea latenței end-to-end, a debitului, a timpului până la primul jeton și a latenței inter-token [1].7. Eficiența costurilor **
În timp ce vă concentrați pe performanță, luați în considerare eficiența costurilor prin utilizarea planurilor de economii sau a instanțelor spot pentru sarcini non-reale. Acest lucru poate ajuta la echilibrarea nevoilor de performanță cu constrângerile bugetare [3].Prin implementarea acestor strategii, puteți optimiza eficient performanța DeepSeek-R1 pe AWS folosind instanțe GPU.
Citări:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cotainer/
[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-tchatch-inferrence-on-aws-graviton4?lang=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-urning-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-pace-tgi-on-amazon-stagemaker-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