Optimizuoti „Deepseek-R1“ veikimą naudojant AWS, naudojant GPU egzempliorius, apima keletą pagrindinių strategijų:
1. Tinkamo GPU egzemplioriaus pasirinkimas **
Norint optimaliai našumui naudojant „Deepseek-R1“, labai svarbu pasirinkti GPU pagrįstą egzempliorių tipą, kuris suteikia pakankamai atminties ir apskaičiuoti galią. ML.P5E.48xLARGE egzempliorius yra labai rekomenduojamas, nes jis yra su 8 NVIDIA H200 GPU, siūlančiais 1128 GB GPU atminties, kuri yra būtina norint tvarkyti didelius modelius, tokius kaip „DeepseeeEn-R1“ [9]. Kiti atvejai, tokie kaip ML.G6E.12XLARGE ir ML.G6E.48XLARGE, taip pat parodė puikų našumą įvairiems „Deepseek-R1“ distiliuotų modelių [1].2.
Naudodamiesi egzemplioriais su keliais GPU, modelio sukrėtimas visuose turimuose GPU gali žymiai pagerinti našumą. Tai leidžia paskirstyti modelį ir apdoroti lygiagrečiai, padidinant pralaidumą ir mažinant delsą [1].3. Modelio konfigūracijos optimizavimas **
Naudojant didelio modelio išvadų (LMI) talpyklą su optimizuotais parametrais, galite padėti pasiekti geresnį našumą. Pvz., Nustatant „MAX_MODEL_LEN“ tinkamą vertę, galima užtikrinti veiksmingą ilgų įvesties sekų tvarkymą, nesukeliant ar kaupiant priešdėlius [1].4. Lygiagretė ir partijos dydis **
Didėjant suderinamumui ir naudojant didesnius partijų dydžius, gali pagerinti pralaidumą, ypač atliekant išvadų realiojo laiko scenarijus. Vis dėlto svarbu subalansuoti lygiavertį su turimais ištekliais, kad būtų išvengta egzemplioriaus perkrovos [1].5. Programinės įrangos optimizavimas **
Naudojant programinės įrangos optimizavimus, tokius kaip „Nvidia Nim“, galite dar labiau padidinti našumą. Šie optimizacijos gali supaprastinti diegimą ir užtikrinti didelį agentų AI sistemų efektyvumą [4].6. Stebėjimas ir testavimas **
Visada atlikite išsamų bandymą naudodamiesi konkrečiu duomenų rinkiniu ir srauto modeliais, kad nustatytumėte optimalią jūsų naudojimo atvejo konfigūraciją. Tai apima latencijos, pralaidumo, pralaidumo, laiko iki pirmojo ženklo, įvertinimo ir latentinio latentinio tomo [1].7. Kainų efektyvumas **
Sutelkdami dėmesį į našumą, apsvarstykite galimybę ekonomiškai efektyviai, naudodamiesi taupymo planais arba pastebimi ne realiojo laiko užduočių egzemplioriais. Tai gali padėti subalansuoti našumo poreikius su biudžeto apribojimais [3].Įdiegę šias strategijas, galite efektyviai optimizuoti „Deepseek-R1“ veikimą AWS naudodami GPU egzempliorius.
Citatos:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-avable-on-aws/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-infer-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/depalling-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-sphe-sphe-puide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-on-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-avable-in-amazon-drock-marketplace-and-mazon-sagemaker-jumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaoHx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-on-on-aws?lang=en