Deepseek-R1'in GPU örneklerini kullanarak AWS üzerindeki performansını optimize etmek birkaç temel strateji içerir:
1. Doğru GPU örneğini seçmek **
Deepseek-R1 ile optimum performans için, yeterli bellek ve hesaplama gücü sağlayan GPU tabanlı bir örnek türü seçmek çok önemlidir. Ml.p5e.48xlarge örneği, Deepseek-R1 gibi büyük modellerin işlenmesi için gerekli olan 1128 GB GPU belleği sunan 8 NVIDIA H200 GPU ile geldiği için şiddetle tavsiye edilir [9]. Ml.g6e.12xlarge ve ml.g6e.48xlarge gibi diğer örnekler de çeşitli Deepseek-R1 damıtılmış modeller için mükemmel performans göstermiştir [1].2. GPU'larda Model Kırpma **
Birden fazla GPU ile örnekleri kullanırken, modeli mevcut tüm GPU'lar boyunca parçalamak performansı önemli ölçüde artırabilir. Bu, modelin paralel olarak dağıtılmasını ve işlenmesini sağlar, verimi artırır ve gecikmeyi azaltır [1].3. Model yapılandırmasını optimize etme **
Optimize edilmiş parametrelere sahip büyük model çıkarım (LMI) kapsayıcısının kullanılması daha iyi performans elde etmeye yardımcı olabilir. Örneğin, `` max_model_len` uygun bir değere ayarlamak, uzun giriş sekanslarının yığın veya önek önbelleğe alınmadan verimli bir şekilde kullanılmasını sağlayabilir [1].4. Eşzamanlılık ve parti boyutu **
Eşzamanlılığı arttırmak ve daha büyük parti boyutlarının kullanmak, özellikle gerçek zamanlı çıkarım senaryolarında verimi artırabilir. Bununla birlikte, örneğin aşırı yüklenmesini önlemek için eşzamanlılığı mevcut kaynaklarla dengelemek önemlidir [1].5. Yazılım Optimizasyonları **
NVIDIA NIM gibi çerçevelerde bulunan yazılım optimizasyonlarını kullanmak performansı daha da artırabilir. Bu optimizasyonlar dağıtımları basitleştirebilir ve ajanik AI sistemlerinde yüksek verimlilik sağlayabilir [4].6. İzleme ve test etme **
Kullanım durumunuz için en uygun yapılandırmayı tanımlamak için her zaman belirli veri kümeniz ve trafik modellerinizle kapsamlı bir test yapın. Bu, uçtan uca gecikme, verim, ilk jeton süresi ve inter-inter gecikmenin değerlendirilmesini içerir [1].7. Maliyet Verimliliği **
Performansa odaklanırken, gerçek zamanlı olmayan görevler için tasarruf planlarından veya spot örneklerinden yararlanarak maliyet verimliliğini göz önünde bulundurun. Bu, performans ihtiyaçlarını bütçe kısıtlamaları ile dengelemeye yardımcı olabilir [3].Bu stratejileri uygulayarak, Deepseek-R1'in GPU örneklerini kullanarak AWS üzerindeki performansını etkili bir şekilde optimize edebilirsiniz.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-evailable-on-waws/
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-depseek-distill-llama-70b-for-for-batch=en-on-wraviton4?lang=en
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyfswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-Aazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-se-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-deskttops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-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-evailable-in-samazon-bedrock-Marketplace-and-hamazon-sagemaker-jumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/Leveraging-deepseek-r1-on-waws?lang=en