Оптимизация производительности DeepSeek-R1 на AWS с использованием экземпляров GPU включает в себя несколько ключевых стратегий:
1. Выбор правильного экземпляра GPU **
Для оптимальной производительности с DeepSeek-R1 крайне важно выбрать тип экземпляра на основе GPU, который обеспечивает достаточную память и вычислить мощность. Экземпляр ML.P5E.48Xlarge настоятельно рекомендуется, так как он поставляется с 8 графическими процессорами NVIDIA H200, предлагая 1128 ГБ памяти графического процессора, что необходимо для обработки больших моделей, таких как DeepSeek-R1 [9]. Другие случаи, такие как Ml.g6e.12xlarge и Ml.g6e.48xlarge, также показали отличную производительность для различных дистиллированных моделей DeepSeek-R1 [1].2. Модель порыва через графические процессоры **
При использовании экземпляров с несколькими графическими процессорами, нарушение модели во всех доступных графических процессорах может значительно повысить производительность. Это позволяет распространять и обрабатывать модель параллельно, повышать пропускную способность и снижать задержку [1].3. Оптимизация конфигурации модели **
Использование контейнера с выводом с большой модели (LMI) с оптимизированными параметрами может помочь в достижении лучшей производительности. Например, настройка `max_model_len` на подходящее значение может обеспечить эффективную обработку длинных входных последовательностей без кашинга или кэширования префикса [1].4. Параллелизм и размер партии **
Увеличение параллелизма и использование больших размеров партий могут улучшить пропускную способность, особенно в сценариях вывода в реальном времени. Тем не менее, важно сбалансировать параллелизм с доступными ресурсами, чтобы избежать перегрузки экземпляра [1].5. Оптимизация программного обеспечения **
Использование оптимизации программного обеспечения, доступных в таких фреймворках, как NVIDIA NIM, может еще больше повысить производительность. Эти оптимизации могут упростить развертывание и обеспечить высокую эффективность в агентских системах ИИ [4].6. Мониторинг и тестирование **
Всегда выполняйте тщательное тестирование с вашим конкретным набором данных и шаблонами трафика, чтобы определить оптимальную конфигурацию для вашего варианта использования. Это включает в себя оценку сквозной задержки, пропускной способности, времени до первого токена и задержки в междатке [1].7. Эффективность затрат **
Сосредоточив внимание на производительности, рассмотрим эффективность затрат, используя планы сбережений или высказывают экземпляры для нереальных задач. Это может помочь сбалансировать потребности производительности с ограничениями бюджета [3].Реализуя эти стратегии, вы можете эффективно оптимизировать производительность DeepSeek-R1 на AWS, используя экземпляры GPU.
Цитаты:
[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-lama-70b-for-batch-onference-on-aw-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-step-by-step-guide-trunging-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-n-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