Die Optimierung der Latenz und des Durchsatzes von Deekseek-R1-Modellen in AWS-GPU-Instanzen umfasst mehrere Strategien, die AWS-Dienste, Hardwarekonfigurationen und Modelloptimierungen nutzen. Hier ist eine detaillierte Anleitung zur Verbesserung der Leistung:
1. Wählen Sie die richtige Hardware **
- Instanzauswahl: AWS bietet verschiedene GPU -Instanzen an, z. Für Deepseek-R1-Modelle haben Instanzen wie `ml.g6e.xlarge` und` ml.p4d.24xlarge` aufgrund ihrer leistungsstarken GPUs und Speicherkapazität eine hohe Leistung gezeigt [1] [4].. Für große Modelle wie Deepseek-R1-Distill-Llama-70b wird empfohlen, Instanzen mit 8 gpus (z. B. `ml.g6e.48xlarge`) zu empfehlen [4].
2. Modelloptimierungstechniken **
-Modelldestillation: Verwenden destillierter Versionen von Deekseek-R1 wie Deepseek-R1-Distill-Qwen- und Lama-Varianten können die Rechenanforderungen reduzieren und gleichzeitig die akzeptable Leistung aufrechterhalten. Diese Modelle sind kleiner und effizienter, wodurch sie für GPUs mit niedrigerem End geeignet sind [1] [3].- Quantisierung und gemischte Präzision: Techniken wie Quantisierung und gemischte Präzision (z. B. unter Verwendung von Bfloat16) können die Speicherverwendung verringern und die Inferenzgeschwindigkeit ohne signifikanten Genauigkeitsverlust verbessern [1].
3. AWS Services und Tools **
- Amazon Sagemaker: Verwenden Sie Sagemakers optimiertes Bereitstellungsprozess für Deepseek-R1-Modelle. Es unterstützt die Umarmung der Gesichtspunkterzeugung inferenz (TGI), was das Modell -Hosting und -Optimieren vereinfacht [1].- DeepSpeed: Nutzen Sie die DeepSpeed -Technologie, um die Ressourcenverbrauch in EC2 -Instanzen zu optimieren. Dies kann zu einer besseren Leistung mit weniger Ressourcen führen und die Kosten senken [2].
4. Skalierbarkeit und Parallelität **
- Parallelitätseinstellungen: Passen Sie die Genauigkeitsstufen anhand der Anforderungen Ihrer Anwendung an. Eine höhere Parallelität kann den Durchsatz erhöhen, aber auch die Latenz erhöhen, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet wird [4].-Auto-Skalierung: Implementieren Sie die automatische Skalierung mit AWS-Diensten wie EC2 Auto Skaling oder integrierten Skalierungsfunktionen von Sagemaker, um die Instanzzählungen dynamisch anhand der Arbeitsbelastungsanforderungen anzupassen [6].
5. Eingangs-/Ausgangsvorgänge optimieren **
- Eingangs -Token -Länge: Bewerten Sie die Leistung Ihrer Modelle mit unterschiedlichen Eingangs -Token -Längen. Kürzere Eingänge führen im Allgemeinen zu schnelleren Inferenzzeiten, während längere Eingänge möglicherweise leistungsstärkere Instanzen erfordern [1] [4].- Ausgangs -Token -Länge: In ähnlicher Weise kann das Einstellen der Ausgangs -Tokenlängen die Leistung beeinflussen. Optimieren Sie diese Parameter basierend auf Ihrem spezifischen Anwendungsfall.
6. Kostenoptimierung **
- Instanztypen: Gleichgewichtsleistung und Kosten durch Auswahl von Instanztypen, die das beste Preis-Leistungs-Verhältnis bieten. Beispielsweise sind G4-Instanzen für ihre Kosteneffizienz bei KI-Workloads bekannt [2].- Reservierte Instanzen und Spot -Instanzen: Verwenden Sie reservierte Instanzen für vorhersehbare Workloads und Spot -Instanzen für Stapeljobs oder Aufgaben, bei denen Unterbrechungen tolerierbar sind, um die Kosten zu senken [3].
Durch die Implementierung dieser Strategien können Sie die Latenz und den Durchsatz von Deekseek-R1-Modellen in AWS-GPU-Instanzen erheblich optimieren.
Zitate:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-in-installing-deepseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-lama-70b-for-batch-inference-on --aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-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-multip-variants-on-wss
[7] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-avail-in-amazon-bedrock-marketplace-amazon-sagemaker-jumpart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-t-running-teepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops