DeepseEk-R1 jõudluse optimeerimine AWS-is GPU eksemplaride abil hõlmab mitmeid peamisi strateegiaid:
1. Õige GPU eksemplari valimine **
Optimaalseks jõudluseks DeepSEEK-R1-ga on ülioluline valida GPU-põhise eksemplari tüüp, mis pakub piisavat mälu ja arvutamisvõimsust. ML.P5E.48XLARGE eksemplar on tungivalt soovitatav, kuna see sisaldab 8 NVIDIA H200 GPU-d, pakkudes 1128 GB GPU mälu, mis on hädavajalik suurte mudelite nagu DeepSEEK-R1 käitlemiseks [9]. Muud juhtumid, nagu ML.G6E.12XLARGE ja ML.G6E.48XLARGE, on näidanud ka suurepärast jõudlust mitmesuguste Deepseek-R1 destilleeritud mudelite jaoks [1].2. Model -kilp GPU -d **
Mitme GPU -ga eksemplaride kasutamisel võib mudeli kõigi saadaolevate GPU -de koristamine jõudlust märkimisväärselt parandada. See võimaldab mudelit jaotada ja töötleda paralleelselt, suurendades läbilaskevõimet ja vähendades latentsusaega [1].3. mudeli konfiguratsiooni optimeerimine **
Parema jõudluse saavutamisel võib aidata suure mudeli järelduste (LMI) konteineri kasutamine koos optimeeritud parameetritega. Näiteks võib `max_model_len` sobiva väärtuse seadmine tagada pikkade sisendjärjestuste tõhusa käitlemise ilma tükeldamise või eesliite vahemällu salvestamiseta [1].4. samaaegne ja partii suurus **
Suurenev samaaegsus ja suuremate partiide suuruse kasutamine võib parandada läbilaskevõimet, eriti reaalajas järelduste stsenaariumide korral. Eksemplari ülekoormamise vältimiseks on siiski oluline tasakaalustada samaaegne ressurssidega [1].5. Tarkvara optimeerimised **
Tarkvara optimeerimiste kasutamine sellistes raamistikes nagu Nvidia NIM saab jõudlust veelgi suurendada. Need optimeerimised võivad lihtsustada kasutuselevõttu ja tagada AIGIC AI süsteemide suure tõhususe [4].6. jälgimine ja testimine **
Tehke oma konkreetse andmestiku ja liiklusmustritega alati põhjalik testimine, et tuvastada teie kasutusjuhtumi optimaalne konfiguratsioon. See hõlmab otsast lõpuni latentsusaja, läbilaskevõime, esimese sümboolse ja omavahelise latentsuse hindamist [1].7.
Keskendudes jõudlusele, kaaluge kulutõhusust, kasutades säästuplaane või kohapealseid eksemplare mittereaalse aja ülesannete täitmiseks. See võib aidata tasakaalus jõudlusvajadusi eelarvepiirangutega [3].Neid strateegiaid rakendades saate DeepSEEEK-R1 jõudlust tõhusalt optimeerida GPU eksemplaride abil AWS-is.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
]
]
]
]
]
]