使用GPU实例优化DeepSeek-R1在AWS上的性能涉及几种关键策略：
1。选择正确的GPU实例**
对于DeepSeek-R1的最佳性能，选择基于GPU的实例类型至关重要，该实例类型可提供足够的内存和计算功率。强烈建议使用ML.P5E.48XLARGE实例，因为它带有8个NVIDIA H200 GPU，提供1128 GB的GPU内存，这对于处理诸如DeepSeek-R1之类的大型模型至关重要。其他实例，例如ML.G6E.12Xlarge和ML.G6E.48XLARGE也显示出各种DeepSeek-R1蒸馏模型的出色性能[1]。2。跨GPU的模型碎片**
当使用具有多个GPU的实例时，将所有可用GPU的模型分解可以显着提高性能。这使模型可以并行分布和处理，从而增强吞吐量并减少延迟[1]。3。优化模型配置**
使用具有优化参数的大型推理(LMI)容器可以帮助实现更好的性能。例如，将`max_model_len`设置为合适的值可以确保无需分解或前缀缓存的长输入序列的有效处理[1]。4。并发和批量尺寸**
增加并发和使用较大的批量大小可以改善吞吐量，尤其是在实时推理方案中。但是，重要的是要平衡并发与可用资源以避免过载[1]。5。软件优化**
利用NVIDIA NIM等框架中可用的软件优化可以进一步提高性能。这些优化可以简化部署并确保代理AI系统的高效率[4]。6。监视和测试**
始终使用特定数据集和流量模式进行彻底的测试，以确定用例的最佳配置。这包括评估端到端潜伏期，吞吐量，第一个令牌的时间和to及延迟[1]。7。成本效率**
在专注于绩效的同时，通过利用储蓄计划或现场实例来实现非实际时间任务来考虑成本效率。这可以帮助平衡绩效需求和预算限制[3]。通过实施这些策略，您可以使用GPU实例有效地优化DeepSeek-R1在AWS上的性能。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[3] https://community.aws/content/2rhRJI6cxBa1Ib5f3TjsfPadpXs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[5] https://community.aws/content/2seuhqlpyswckzmx585jcksgksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-deepseek-r1-on-on-vogagon-cloud-desktops
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist---------------------
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-avable-now-available-in-amazon-bedrock-marketplace-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[10] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-deepseek-r1-on-aws?lang=en