Optimalizace latence a propustnosti modelů DeepSeek-R1 v instancích AWS GPU zahrnuje několik strategií, které využívají služby AWS, hardwarové konfigurace a optimalizace modelu. Zde je podrobný průvodce pro zvýšení výkonu:
1.. Vyberte správný hardware **
- Výběr instance: AWS nabízí různé instance GPU, jako jsou `ML.G5`,` ML.G6` a `ML.P4D`, každý s různými typy GPU (např. NVIDIA A10G, L4, L40S a A100). U modelů DeepSeek-R1 vykázaly instance jako `ML.G6E.XLARGE` a ML.P4D.24XLARGE` vysoký výkon kvůli jejich silnému GPU a paměťové kapacitě [1] [4].- Počet GPU: Zvýšení počtu GPU na instanci může výrazně zlepšit propustnost tím, že umožňuje sharding modelu přes více GPU. U velkých modelů, jako je DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B, se doporučuje použití instancí s 8 GPU (např. Ml.G6E.48XLARGE`) [4].
2. Techniky optimalizace modelu **
-Destilace modelu: Použití destilovaných verzí DeepSeek-R1, jako jsou varianty DeepSeek-R1-Distill-QWEN a LLAMA, může snížit výpočetní požadavky při zachování přijatelného výkonu. Tyto modely jsou menší a efektivnější, takže jsou vhodné pro GPU s nižším koncem [1] [3].- Kvantizace a smíšená přesnost: Techniky, jako je kvantizace a smíšená přesnost (např. Použití BFLOAT16), mohou snížit využití paměti a zlepšit inferenční rychlost bez významné ztráty přesnosti [1].
3. AWS Services and Tools **
- Amazon SageMaker: Využijte efektivní proces nasazení SageMaker pro modely DeepSeek-R1. Podporuje objetí inference generování textu obličeje (TGI), který zjednodušuje hosting a optimalizaci modelu [1].- Deeppaed: Využijte technologii hluboké rychlosti k optimalizaci využití zdrojů v instancích EC2. To může vést k lepšímu výkonu s menším počtem zdrojů, což snižuje náklady [2].
4. škálovatelnost a souběžnost **
- Nastavení souběžnosti: Upravte úrovně souběžnosti na základě potřeb vaší aplikace. Vyšší souběžnost může zvýšit propustnost, ale může také zvýšit latenci, pokud není správně zvládnuta [4].-Automatické měřítko: Implementujte automatické škálování pomocí služeb AWS, jako je EC2 Automatické škálování nebo vestavěné funkce škálování Sagemaker, aby se dynamicky upravovalo počty instancí na základě požadavků na pracovní vytížení [6].
5. Optimalizujte operace vstupů/výstupů **
- Délka vstupního tokenu: Vyhodnoťte výkon vašich modelů s různými délkami vstupních tokenů. Kratší vstupy obecně mají za následek rychlejší inferenční časy, zatímco delší vstupy mohou vyžadovat silnější instance [1] [4].- Délka výstupního tokenu: Podobně, nastavení délek výstupního tokenu může ovlivnit výkon. Optimalizujte tyto parametry na základě vašeho konkrétního případu použití.
6. Optimalizace nákladů **
- Typy instancí: Výkon a náklady na vyvážení výběrem typů instancí, které nabízejí nejlepší poměr ceny a výkonu. Například instance G4 jsou zaznamenány pro jejich nákladovou efektivitu v pracovní zátěži AI [2].- Vyhrazené instance a Spot Instances: Použijte vyhrazené instance pro předvídatelné pracovní zátěž a instance na základě dávkových úloh nebo úkolů, kde jsou přerušení tolerovatelné ke snížení nákladů [3].
Implementací těchto strategií můžete výrazně optimalizovat latenci a propustnost modelů DeepSeek-R1 v instancích AWS GPU.
Citace:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7AM5LNGEX/Benefits-of-nstalling-deepseek-on-aws-ec2-instance?lang=en
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deeepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-in-aaws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-container/
[5] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ibl5wr/how_much_money_would_i_need_to_run_r1_deepseek/
[6] https://community.aws/content/2siuccq3fbz5ntfgtguzui90y2/deepseek-r1-guide-to---multiple-variantis-on-aws
[7] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek--model-now-available-in-amazon-hedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-Jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to--deepseek-r1-on -vagon-cloud-desktops