L'optimisation de la latence et du débit des modèles Deepseek-R1 sur les instances GPU AWS implique plusieurs stratégies qui exploitent les services AWS, les configurations matérielles et les optimisations du modèle. Voici un guide détaillé pour améliorer les performances:
1. Choisissez le bon matériel **
- Sélection des instances: AWS propose diverses instances GPU, telles que `ml.g5`,` ml.g6` et `ml.p4d`, chacune avec différents types de GPU (par exemple, nvidia a10g, l4, l40s et a100). Pour les modèles Deepseek-R1, des instances telles que `ml.g6e.xlarge` et` ml.p4d.24xlarge` ont montré des performances élevées en raison de leurs GPU et de leur capacité de mémoire puissants [1] [4].- Nombre de GPU: L'augmentation du nombre de GPU par instance peut considérablement améliorer le débit en permettant un rupture de modèle sur plusieurs GPU. Pour les grands modèles comme Deepseek-R1-Distill-Llama-70b, en utilisant des instances avec 8 GPU (par exemple, `ML.G6E.48XLARGE`) est recommandé [4].
2. Techniques d'optimisation du modèle **
- Distillation du modèle: L'utilisation de versions distillées de Deepseek-R1, telles que Deepseek-R1-Distill-Qwen et Llama Variants, peut réduire les exigences de calcul tout en conservant des performances acceptables. Ces modèles sont plus petits et plus efficaces, ce qui les rend adaptés aux GPU à bas de gamme [1] [3].- Quantification et précision mixte: des techniques comme la quantification et la précision mixte (par exemple, en utilisant BFLOAT16) peuvent réduire l'utilisation de la mémoire et améliorer la vitesse d'inférence sans perte de précision significative [1].
3. Services et outils AWS **
- Amazon Sagemaker: utilisez le processus de déploiement rationalisé de Sagemaker pour les modèles Deepseek-R1. Il prend en charge l'inférence de génération de texte du visage étreint (TGI), ce qui simplifie l'hébergement et l'optimisation du modèle [1].- Deeppeed: tirez parti de la technologie Deeppeed pour optimiser l'utilisation des ressources sur les instances EC2. Cela peut conduire à de meilleures performances avec moins de ressources, en réduisant les coûts [2].
4. Évolutivité et concurrence **
- Paramètres de concurrence: ajustez les niveaux de concurrence en fonction des besoins de votre application. Une concurrence plus élevée peut augmenter le débit mais peut également augmenter la latence si elle n'est pas gérée correctement [4].- Auto-échelle: implémentez la mise à l'échelle automatique à l'aide des services AWS tels que la mise à l'échelle de l'auto EC2 ou les fonctionnalités de mise à l'échelle intégrées de SageMaker pour ajuster dynamiquement le nombre d'instances en fonction des demandes de charge de travail [6].
5. Optimiser les opérations d'entrée / sortie **
- Longueur du jeton d'entrée: évaluez les performances de vos modèles avec différentes longueurs de jeton d'entrée. Les entrées plus courtes entraînent généralement des temps d'inférence plus rapides, tandis que les entrées plus longues peuvent nécessiter des instances plus puissantes [1] [4].- Longueur de jeton de sortie: De même, l'ajustement des longueurs de jeton de sortie peut avoir un impact sur les performances. Optimisez ces paramètres en fonction de votre cas d'utilisation spécifique.
6. Optimisation des coûts **
- Types d'instances: Performances d'équilibre et coût en sélectionnant les types d'instructions qui offrent le meilleur rapport prix-performance. Par exemple, les instances G4 sont notées pour leur rentabilité dans les charges de travail de l'IA [2].- Instances réservées et instances ponctuelles: Utilisez des instances réservées pour les charges de travail prévisibles et les instances ponctuelles pour les travaux ou les tâches par lots où les interruptions sont tolérables pour réduire les coûts [3].
En mettant en œuvre ces stratégies, vous pouvez optimiser considérablement la latence et le débit des modèles Deepseek-R1 sur les instances GPU AWS.
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distillé-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-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-varits-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-marketplace-and-amazon-sagemaker-kumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-tep-guide-to--deepseek-r1-on-vagon-nud-desktops