DeepSEEK-R1 veiktspējas optimizēšana AWS, izmantojot GPU gadījumus, ietver vairākas galvenās stratēģijas:
1. Izvēloties pareizo GPU instanci **
Optimālai veiktspējai ar DeepSEEK-R1 ir svarīgi izvēlēties uz GPU balstītu instanču veidu, kas nodrošina pietiekamu atmiņu un aprēķina jaudu. Ml.p5e.48xlarge gadījums ir ļoti ieteicams, jo tam ir 8 NVIDIA H200 GPU, piedāvājot 1128 GB GPU atmiņas, kas ir būtiska lielo modeļu, piemēram, DeepSeek-R1, apstrādei [9]. Citi gadījumi, piemēram, ml.g6e.12xlarge un ml.g6e.48xlarge, ir parādījuši arī izcilu sniegumu dažādiem DeepSeEK-R1 destilētiem modeļiem [1].2. Modeļa sharding pāri GPU **
Izmantojot gadījumus ar vairākiem GPU, modeļa apvalkam visos pieejamajos GPU var ievērojami uzlabot veiktspēju. Tas ļauj modeli izplatīt un apstrādāt paralēli, uzlabojot caurlaidspēju un samazinot latentumu [1].3. Modeļa konfigurācijas optimizēšana **
Izmantojot lielo modeļa secinājumu (LMI) konteineru ar optimizētiem parametriem, var palīdzēt sasniegt labāku veiktspēju. Piemēram, iestatīšana `max_model_len` uz piemērotu vērtību var nodrošināt efektīvu garu ievades secību apstrādi, nešķīst vai prefiksa kešatmiņas saglabāšanā [1].4. vienlaicība un partijas lielums **
Palielinot vienlaicīgumu un izmantojot lielāku partijas izmērus, var uzlabot caurlaidspēju, it īpaši reālā laika secinājumu scenārijos. Tomēr ir svarīgi līdzsvarot vienlaicīgumu ar pieejamajiem resursiem, lai izvairītos no gadījuma pārslodzes [1].5. programmatūras optimizācijas **
Izmantojot programmatūras optimizāciju, piemēram, NVIDIA NIM, var vēl vairāk uzlabot veiktspēju. Šīs optimizācijas var vienkāršot izvietošanu un nodrošināt augstu aģentu AI sistēmu efektivitāti [4].6. uzraudzība un pārbaude **
Vienmēr veiciet rūpīgu pārbaudi, izmantojot konkrēto datu kopu un trafika modeļus, lai identificētu optimālo konfigurāciju jūsu lietošanas gadījumam. Tas ietver visaptverošu latentuma, caurlaidspējas, laika līdz pirmā marķiera novērtēšanu un starpnozaru latentumu [1].7. izmaksu efektivitāte **
Koncentrējoties uz veiktspēju, apsveriet izmaksu efektivitāti, piesaistot uzkrājumu plānus vai pamanot gadījumus, kas nav reāli laika uzdevumi. Tas var palīdzēt līdzsvarot darbības vajadzības ar budžeta ierobežojumiem [3].Īstenojot šīs stratēģijas, jūs varat efektīvi optimizēt DeepSEEK-R1 veiktspēju AWS, izmantojot GPU gadījumus.
Atsauces:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-destille-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
.
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-depseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6.]
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
.
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leverage-depseek-r1-on-aws?lang=en