La optimización del rendimiento de Deepseek-R1 en AWS utilizando instancias de GPU implica varias estrategias clave:
1. Elegir la instancia de GPU correcta **
Para un rendimiento óptimo con Deepseek-R1, es crucial seleccionar un tipo de instancia basado en GPU que proporcione suficiente memoria y potencia de cálculo. La instancia ML.P5E.48XLarge es muy recomendable, ya que viene con 8 GPU H200 NVIDIA, que ofrece 1128 GB de memoria GPU, que es esencial para manejar modelos grandes como Deepseek-R1 [9]. Otras instancias como ML.G6E.12xLarge y Ml.G6E.48xLarge también han mostrado un excelente rendimiento para varios modelos destilados Deepseek-R1 [1].2. Modelo de fragmentación a través de las GPU **
Al usar instancias con GPU múltiples, fragmentar el modelo en todas las GPU disponibles puede mejorar significativamente el rendimiento. Esto permite que el modelo se distribuya y procese en paralelo, mejorando el rendimiento y reduciendo la latencia [1].3. Optimización de la configuración del modelo **
El uso del contenedor de inferencia de modelo grande (LMI) con parámetros optimizados puede ayudar a lograr un mejor rendimiento. Por ejemplo, configurar `max_model_len` en un valor adecuado puede garantizar un manejo eficiente de secuencias de entrada largas sin fragmentación o caché de prefijo [1].4. Concurrencia y tamaño por lotes **
El aumento de la concurrencia y el uso de tamaños de lotes más grandes puede mejorar el rendimiento, especialmente en escenarios de inferencia en tiempo real. Sin embargo, es importante equilibrar la concurrencia con los recursos disponibles para evitar sobrecargar la instancia [1].5. Optimizaciones de software **
La utilización de optimizaciones de software disponibles en marcos como NVIDIA NIM puede mejorar aún más el rendimiento. Estas optimizaciones pueden simplificar las implementaciones y garantizar una alta eficiencia en los sistemas de IA de agente [4].6. Monitoreo y prueba **
Realice siempre pruebas exhaustivas con su conjunto de datos y patrones de tráfico específicos para identificar la configuración óptima para su caso de uso. Esto incluye evaluar la latencia de extremo a extremo, el rendimiento, el tiempo hasta el primer token y la latencia interactiva [1].7. Centración de rentabilidad **
Mientras se centre en el rendimiento, considere la eficiencia de la rentabilidad aprovechando los planes de ahorro o las instancias spot para tareas no en tiempo real. Esto puede ayudar a equilibrar las necesidades de rendimiento con limitaciones presupuestarias [3].Al implementar estas estrategias, puede optimizar de manera efectiva el rendimiento de Deepseek-R1 en AWS utilizando instancias de GPU.
Citas:
[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 --inference-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-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagoncloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-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-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