Optimizacija zmogljivosti Deepseek-R1 na AWS z uporabo primerov GPU vključuje več ključnih strategij:
1. Izbira pravega primerka GPU **
Za optimalno zmogljivost z Deepseek-R1 je ključnega pomena, da izberete vrsto primerka, ki temelji na GPU, ki zagotavlja zadostno pomnilnik in izračunava moč. Primerja ML.P5E.48XLARGE je zelo priporočljiva, saj je na voljo z 8 NVIDIA H200 GPU, ki ponuja 1128 GB pomnilnika GPU, ki je bistvenega pomena za ravnanje z velikimi modeli, kot je Deepseek-R1 [9]. Drugi primeri, kot sta ML.G6E.12XLarge in ML.G6E.48XLARGE, so pokazali tudi odlične zmogljivosti za različne destilirane modele Deepseek-R1 [1].2. Model Sharding čez gpus **
Pri uporabi primerkov z več GPU -ji lahko model v vseh razpoložljivih GPU -jih znatno izboljša zmogljivost. To omogoča, da se model porazdeli in obdela vzporedno, kar povečuje pretok in zmanjšanje zamud [1].3. Optimizacija konfiguracije modela **
Uporaba vsebnika velikega modela (LMI) z optimiziranimi parametri lahko pomaga pri doseganju boljših zmogljivosti. Na primer, nastavitev `max_model_len` na primerno vrednost lahko zagotovi učinkovito ravnanje z dolgimi vhodnimi sekvencami, ne da bi se preklopili ali predpomnili predpono [1].4.
Povečanje sočasnosti in uporaba večjih velikosti serije lahko izboljšata pretok, zlasti v scenarijih sklepanja v realnem času. Pomembno pa je uravnotežiti sočasnost z razpoložljivimi viri, da se izognete preobremenitvi primerka [1].5. Optimizacija programske opreme **
Uporaba optimizacije programske opreme, ki so na voljo v okvirih, kot je Nvidia NIM, lahko še izboljša zmogljivost. Te optimizacije lahko poenostavijo uvajanje in zagotavljajo visoko učinkovitost agencijskih sistemov AI [4].6. spremljanje in testiranje **
Vedno izvedite temeljito testiranje s posebnim naborom podatkov in vzorci prometa, da prepoznate optimalno konfiguracijo za vaš primer uporabe. To vključuje ocenjevanje zamude od konca do konca, pretok, čas do prvega žetona in medsebojno zamude [1].7. stroškovna učinkovitost **
Medtem ko se osredotočite na uspešnost, razmislite o stroškovnem učinkovitosti z uporabo varčevalnih načrtov ali primerov na mestu za naloge, ki niso realni čas. To lahko pomaga uravnotežiti potrebe po proračunu s proračunskimi omejitvami [3].Z izvajanjem teh strategij lahko učinkovito optimizirate uspešnost Deepseek-R1 na AWS z uporabo GPU primerkov.
Navedbe:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cainer/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[3] https://community.aws/content/2rHrji6cxBa1ib5f3tjsfPadpxs/Deploy-reepseek-r1-distill-llama-70b- for-batch-in--aws-graviton4?lang=sl
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswkzmx5jckgsgn/deploy-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-By-step-guide-to-Running-repseek-r1-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-wugging-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/Leverating-deepseek-r1-on-aws?lang=sl