Optimera prestanda för Deepseek-R1 på AWS med GPU-instanser innebär flera viktiga strategier:
1. Välja rätt GPU -instans **
För optimal prestanda med Deepseek-R1 är det avgörande att välja en GPU-baserad instansstyp som ger tillräckligt med minne och beräkningseffekt. ML.P5E.48XLARGE-instansen rekommenderas starkt eftersom det kommer med 8 NVIDIA H200 GPU: er, som erbjuder 1128 GB GPU-minne, vilket är viktigt för att hantera stora modeller som Deepseek-R1 [9]. Andra fall som ML.G6E.12XLARGE och ML.G6E.48XLARGE har också visat utmärkt prestanda för olika Deepseek-R1-destillerade modeller [1].2. Modell som skakar över GPU: er **
När du använder instanser med flera GPU: er kan skärning av modellen över alla tillgängliga GPU: er förbättra prestandan avsevärt. Detta gör att modellen kan distribueras och behandlas parallellt, förbättra genomströmningen och minska latensen [1].3. Optimering av modellkonfiguration **
Att använda den stora modellinferens (LMI) behållaren med optimerade parametrar kan hjälpa till att uppnå bättre prestanda. Till exempel kan inställning av `max_model_len` till ett lämpligt värde säkerställa effektiv hantering av långa ingångssekvenser utan chunking eller prefix caching [1].4. Samtidighet och batchstorlek **
Att öka samtidigheten och använda större batchstorlekar kan förbättra genomströmningen, särskilt i realtidsinferensscenarier. Det är dock viktigt att balansera samtidighet med tillgängliga resurser för att undvika överbelastning av instansen [1].5. Programvaruoptimering **
Att använda mjukvaruoptimeringar som finns tillgängliga i ramar som NVIDIA NIM kan ytterligare förbättra prestandan. Dessa optimeringar kan förenkla distributioner och säkerställa hög effektivitet i agentiska AI -system [4].6. Övervakning och testning **
Utför alltid noggrann testning med ditt specifika datasätt och trafikmönster för att identifiera den optimala konfigurationen för ditt användningsfall. Detta inkluderar utvärdering av slut-till-slut-latens, genomströmning, tid till första token och inter-token latens [1].7. Kostnadseffektivitet **
När du fokuserar på prestanda kan du överväga kostnadseffektivitet genom att utnyttja besparingsplaner eller spotinstanser för uppgifter som inte är realtid. Detta kan hjälpa till att balansera prestandabehovet med budgetbegränsningar [3].Genom att implementera dessa strategier kan du effektivt optimera prestanda för Deepseek-R1 på AWS med GPU-instanser.
Citeringar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
]
]
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
]
]
]
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
]
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-onws?lang=en