Het optimaliseren van de latentie en doorvoer van DeepSeek-R1-modellen op AWS GPU-instanties omvat verschillende strategieën die gebruik maken van AWS-services, hardwareconfiguraties en modeloptimalisaties. Hier is een gedetailleerde gids om de prestaties te verbeteren:
1. Kies de juiste hardware **
- Selectie van instanties: AWS biedt verschillende GPU -instanties, zoals `ml.g5`,` ml.g6` en `ml.p4d`, elk met verschillende GPU -typen (bijv. Nvidia A10G, L4, L40S en A100). Voor deepseek-R1-modellen hebben instanties als `ml.g6e.xlarge` en` ml.p4d.24xlarge` hoge prestaties getoond vanwege hun krachtige GPU's en geheugencapaciteit [1] [4].- GPU -telling: het verhogen van het aantal GPU's per instantie kan de doorvoer aanzienlijk verbeteren door model te schordt over meerdere GPU's. Voor grote modellen zoals DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B wordt aanbevolen met behulp van instanties met 8 GPU's (bijv. `Ml.G6E.48XLARGE`) [4].
2. Modeloptimalisatietechnieken **
-Modelstillatie: met behulp van gedistilleerde versies van Deepseek-R1, zoals Deepseek-R1-Distill-Qwen en Lama-varianten, kan de rekenvereisten verminderen met behoud van acceptabele prestaties. Deze modellen zijn kleiner en efficiënter, waardoor ze geschikt zijn voor lagere GPU's [1] [3].- Kwantisatie en gemengde precisie: technieken zoals kwantisatie en gemengde precisie (bijvoorbeeld met behulp van BFLOAT16) kunnen het geheugengebruik verminderen en de inferentiesnelheid verbeteren zonder aanzienlijk nauwkeurigheidsverlies [1].
3. AWS -services en tools **
- Amazon Sagemaker: gebruik het gestroomlijnde implementatieproces van Sagemaker voor deepseek-R1-modellen. Het ondersteunt knuffelende gezichtstekstgeneratie -inferentie (TGI), dat modelhosting en optimalisatie vereenvoudigt [1].- Deepspeed: gebruik van deepspeed -technologie om het gebruik van bronnen op EC2 -instanties te optimaliseren. Dit kan leiden tot betere prestaties met minder middelen, waardoor de kosten worden verlaagd [2].
4. Schaalbaarheid en gelijktijdigheid **
- Gelijktijdigheidsinstellingen: Pas de gelijktijdige niveaus aan op basis van de behoeften van uw applicatie. Hogere gelijktijdigheid kan de doorvoer verhogen, maar kan ook de latentie vergroten als ze niet correct worden beheerd [4].-Auto-scaling: implementeer automatisch schalen met behulp van AWS-services zoals EC2 Auto Scaling of Sagemaker's ingebouwde schaalfuncties om instantietellingen dynamisch aan te passen op basis van werklastvereisten [6].
5. Optimaliseer input/output -bewerkingen **
- Invoertokenlengte: evalueer de prestaties van uw modellen met verschillende input tokenlengtes. Kortere ingangen resulteren in het algemeen in snellere conferentietijden, terwijl langere inputs mogelijk krachtigere instanties vereisen [1] [4].- Uitgangstokenlengte: op dezelfde manier kan het aanpassen van de lengtes van de uitgang token de prestaties beïnvloeden. Optimaliseer deze parameters op basis van uw specifieke use case.
6. Kostenoptimalisatie **
- Instantie-typen: balansprestaties en kosten door instantietypen te selecteren die de beste prijs-prestatieverhouding bieden. G4-instanties worden bijvoorbeeld genoteerd vanwege hun kosteneffectiviteit in AI-workloads [2].- Gereserveerde instanties en spotinstanties: gebruik gereserveerde instanties voor voorspelbare werklast en spotinstanties voor batch -taken of taken waarbij onderbrekingen aanvaardbaar zijn om de kosten te verlagen [3].
Door deze strategieën te implementeren, kunt u de latentie en doorvoer van deepseek-R1-modellen op AWS GPU-instanties aanzienlijk optimaliseren.
Citaten:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-Amazon-Sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-stalling-deepseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-fatch-in- en aws-aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-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/2siuccxq3fbz5ntfgtguzui90y2/deepseek-r1-guide-to-running-multiple-varians-on- aws
[7] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-market-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepeek-r1-on-vagon-cloud-desktops