يتضمن تحسين زمن انتقال وإنتاجية نماذج Deepseek-R1 على مثيلات GPU AWS العديد من الاستراتيجيات التي تستفيد من خدمات AWS وتكوينات الأجهزة وتحسين النماذج. إليك دليل مفصل لتعزيز الأداء:
1. اختر الجهاز المناسب **
- اختيار المثيل: يقدم AWS حالات GPU مختلفة ، مثل "Ml.g5` و" Ml.g6` و "Ml.p4d` ، لكل منها أنواع مختلفة من GPU (على سبيل المثال ، Nvidia A10g و L4 و L40s و A100). بالنسبة لنماذج Deepseek-R1 ، أظهرت مثيلات مثل `ml.g6e.xlarge` و` ml.p4d.24xlarge` أداءً عاليًا بسبب وحدة معالجة الرسومات القوية وسعة الذاكرة [1] [4].- عدد GPU: زيادة عدد وحدات معالجة الرسومات لكل مثيل يمكن أن تحسن الإنتاجية بشكل كبير من خلال السماح بقشور النموذج عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة. بالنسبة للطرز الكبيرة مثل Deepseek-R1-Distill-Llama-70b ، باستخدام مثيلات مع 8 وحدات معالجة الرسومات (على سبيل المثال ، ml.g6e.48xlarge`) [4].
2. تقنيات تحسين النموذج **
-التقطير النموذجي: يمكن أن يؤدي استخدام الإصدارات المقطرة من Deepseek-R1 ، مثل Deepseek-R1-Distill-Qwen و Llama ، إلى تقليل المتطلبات الحسابية مع الحفاظ على الأداء المقبول. هذه النماذج أصغر وأكثر كفاءة ، مما يجعلها مناسبة لقيام وحدات معالجة الرسومات المنخفضة [1] [3].- الكمي والدقة المختلطة: تقنيات مثل القياس والدقة المختلطة (على سبيل المثال ، باستخدام BFLOAT16) يمكن أن تقلل من استخدام الذاكرة وتحسن سرعة الاستنتاج دون فقدان دقة كبيرة [1].
3. خدمات وأدوات AWS **
- Amazon Sagemaker: استخدم عملية النشر المبسطة في Sagemaker لنماذج Deepseek-R1. وهو يدعم معانقة استدلال توليد نص الوجه (TGI) ، مما يبسط استضافة النماذج والتحسين [1].- السفن العميقة: الاستفادة من تقنية السرعة العميقة لتحسين استخدام الموارد على مثيلات EC2. يمكن أن يؤدي ذلك إلى أداء أفضل مع موارد أقل ، مما يقلل من التكاليف [2].
4. قابلية التوسع والتزامن **
- إعدادات التزامن: ضبط مستويات التزامن بناءً على احتياجات التطبيق. يمكن أن يزيد التزامن الأعلى من الإنتاجية ولكنه قد يزيد أيضًا من زمن الوصول إذا لم يتم إدارته بشكل صحيح [4].-التقييم التلقائي: قم بتنفيذ التقسيم التلقائي باستخدام خدمات AWS مثل EC2 Auto Scaling أو SageMaker المدمج في ميزات التعداد الديناميكي على متطلبات عبء العمل [6].
5. تحسين عمليات الإدخال/الإخراج **
- طول رمز الإدخال: تقييم أداء النماذج الخاصة بك بأطوال رمز إدخال مختلفة. تؤدي المدخلات الأقصر عمومًا إلى أوقات استنتاج أسرع ، في حين أن المدخلات الأطول قد تتطلب مثيلات أكثر قوة [1] [4].- طول الرمز المميز للإخراج: وبالمثل ، يمكن أن يؤثر ضبط أطوال الرمز المميز على الأداء. قم بتحسين هذه المعلمات بناءً على حالة الاستخدام المحددة.
6. تحسين التكلفة **
- أنواع المثيلات: أداء التوازن والتكلفة عن طريق اختيار أنواع المثيلات التي توفر أفضل نسبة أداء السعر. على سبيل المثال ، يتم ملاحظة مثيلات G4 بسبب فعاليتها من حيث التكلفة في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي [2].- مثيلات محفوظة والحالات الموضعية: استخدم مثيلات محفوظة لأعباء العمل يمكن التنبؤ بها والحالات الموضعية لوظائف الدُفعات أو المهام التي تكون فيها الانقطاعات مقبولة لخفض التكاليف [3].
من خلال تنفيذ هذه الاستراتيجيات ، يمكنك تحسين زمن انتقال نماذج Deepseek-R1 بشكل كبير على مثيلات GPU AWS.
الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeeekz32oozn7ammlngex/benefits-of-
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-llama-70b-for-batch-in-on-aws-graviton4؟lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-use-a-large-model-inference-container/
[5]
[6] https://community.aws/content/2siuccxq3fbz5ntfgtguzui90y2/deepeek-r1-guide-to-running-multiple-variants-on-aws
[7] https://huggingface.co/blog/deepeek-r1-aws
[8]
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops