Оптимізація продуктивності DeepSeek-R1 на AWS за допомогою екземплярів GPU передбачає декілька ключових стратегій:
1. Вибір правильного екземпляра GPU **
Для оптимальної продуктивності з DeepSeek-R1 важливо вибрати тип екземпляра на основі GPU, який забезпечує достатню пам'ять та обчислювальну потужність. Екземпляр ML.P5E.48XLARGE настійно рекомендується, оскільки він постачається з 8 GPU NVIDIA H200, пропонуючи 1128 ГБ пам'яті GPU, що є важливим для обробки великих моделей, таких як DeepSeek-R1 [9]. Інші випадки, такі як ML.G6E.12XLARGE та ML.G6E.48XLARGE, також показали відмінну продуктивність для різних дистильованих моделей DeepSeek-R1 [1].2. Модель Sharding через GPU **
Використовуючи екземпляри з декількома графічними процесорами, осколюючи модель у всіх доступних графічних процесорах, може значно покращити продуктивність. Це дозволяє розподіляти та обробляти модель паралельно, посилюючи пропускну здатність та зменшуючи затримку [1].3. Оптимізація конфігурації моделі **
Використання великого контейнера моделі (LMI) з оптимізованими параметрами може допомогти досягти кращої продуктивності. Наприклад, встановлення `max_model_len` на відповідне значення може забезпечити ефективне поводження з довгими вхідними послідовностями, не збившись або кешування префікса [1].4. Сучасність та розмір партії **
Збільшення одночасності та використання великих розмірів партії може покращити пропускну здатність, особливо в сценаріях висновку в режимі реального часу. Однак важливо збалансувати одночасність із наявними ресурсами, щоб уникнути перевантаження екземпляра [1].5. Оптимізація програмного забезпечення **
Використання оптимізацій програмного забезпечення, доступних у рамках, таких як NVIDIA NIM, може додатково підвищити продуктивність. Ці оптимізації можуть спростити розгортання та забезпечити високу ефективність в агентських системах AI [4].6. Моніторинг та тестування **
Завжди виконуйте ретельне тестування за допомогою конкретного набору даних та шаблонів трафіку, щоб визначити оптимальну конфігурацію для вашого випадку. Сюди входить оцінка затримки, пропускної здатності, пропускну здатність, час до першого маркера та затримки переодягання [1].7. Ефективність витрат **
Орієнтуючись на ефективність, розгляньте ефективність витрат, використовуючи плани заощаджень або спот-екземпляри для завдань, що не мають реального часу. Це може допомогти збалансувати потреби ефективності з бюджетними обмеженнями [3].Реалізуючи ці стратегії, ви можете ефективно оптимізувати ефективність DeepSeek-R1 на AWS за допомогою екземплярів GPU.
Цитати:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-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-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-on-on-vagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-models-with-hugging-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/leverage-deepseek-r1-on-aws?lang=en