Optimalizácia výkonu Deepseek-R1 na AWS pomocou inštancií GPU zahŕňa niekoľko kľúčových stratégií:
1. Výber správnej inštancie GPU **
Pre optimálny výkon s DeepSeek-R1 je rozhodujúce vybrať typ inštancie založenej na GPU, ktorý poskytuje dostatočný pamäť a výpočtový výkon. Inštancia ML.P5E.48xlarge sa dôrazne odporúča, pretože prichádza s 8 GPU NVIDIA H200, ktorá ponúka 1128 GB pamäte GPU, ktorá je nevyhnutná na riešenie veľkých modelov, ako je Deepseek-R1 [9]. Ďalšie inštancie, ako napríklad ML.G6E.12xlarge a ML.G6E.48XLARGE, tiež vykazovali vynikajúci výkon pre rôzne modely destilovaných Deepseek-R1 [1].2. Model Sharding naprieč GPU **
Pri používaní inštancií s viacerými GPU môže Sharding model vo všetkých dostupných GPU výrazne zlepšiť výkon. To umožňuje distribúciu a spracovanie modelu paralelne, čo zvyšuje priepustnosť a znižuje latenciu [1].3. Optimalizácia konfigurácie modelu **
Použitie veľkého kontajnera inferencie modelu (LMI) s optimalizovanými parametrami môže pomôcť pri dosahovaní lepšieho výkonu. Napríklad nastavenie `max_model_len` na vhodnú hodnotu môže zabezpečiť efektívne manipuláciu s dlhými vstupnými sekvenciami bez cachingu predpony alebo predpony [1].4. Súbežnosť a veľkosť dávky **
Zvyšovanie súbežnosti a použitie väčších veľkostí dávok môže zlepšiť priepustnosť, najmä v inferenčných scenároch v reálnom čase. Je však dôležité vyvážiť súbežnosť s dostupnými zdrojmi, aby sa predišlo preťaženiu inštancie [1].5. Optimalizácia softvéru **
Využitie optimalizácií softvéru dostupných v rámci, ako je NVIDIA NIM, môže ďalej zvýšiť výkon. Tieto optimalizácie môžu zjednodušiť nasadenie a zabezpečiť vysokú účinnosť v systémoch agentických AI [4].6. Monitorovanie a testovanie **
Vždy vykonajte dôkladné testovanie s konkrétnym súborom údajov a prenosom, aby ste identifikovali optimálnu konfiguráciu pre prípad použitia. To zahŕňa vyhodnotenie latencie end-to-end, priepustnosť, čas do prvého tokenu a latenciu interpretácie [1].7. Nákladová efektívnosť **
Pri zameraní na výkon sa zvážte nákladovú efektívnosť využitím plánov úspor alebo inštancie spotov pre úlohy, ktoré nie sú realovým časom. To môže pomôcť vyvážiť potreby výkonnosti pomocou rozpočtových obmedzení [3].Implementáciou týchto stratégií môžete efektívne optimalizovať výkon Deepseek-R1 na AWS pomocou inštancií GPU.
Citácie:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-on-aws/
Https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deployinginging-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-aws-agriton4?lang=en
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyifSwckzmx585jcksgn/deployinginginginging-deepseek-r1-14b-on-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-tep-by-testep-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scable_deepseek_r1/
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-marketplace-and--amazon-sagemaker--sherapstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/levering-deepseek-r1-on-aws?lang=en