Η βελτιστοποίηση της καθυστέρησης και της απόδοσης των μοντέλων DeepSeek-R1 σε περιπτώσεις AWS GPU περιλαμβάνει διάφορες στρατηγικές που αξιοποιούν τις υπηρεσίες AWS, τις διαμορφώσεις υλικού και τις βελτιστοποιήσεις μοντέλων. Ακολουθεί ένας λεπτομερής οδηγός για την ενίσχυση της απόδοσης:
1. Επιλέξτε το σωστό υλικό **
- Επιλογή περιπτώσεων: Το AWS προσφέρει διάφορες περιπτώσεις GPU, όπως το "ML.G5`, το" ML.G6` και το "ML.P4D`, το καθένα με διαφορετικούς τύπους GPU (π.χ., NVIDIA A10G, L4, L40S και A100). Για τα μοντέλα Deepseek-R1, περιπτώσεις όπως το `ml.g6e.xlarge` και το` ml.p4d.24xlarge` έχουν δείξει υψηλές επιδόσεις λόγω των ισχυρών ικανοτήτων GPU και μνήμης [1] [4].- Καταμέτρηση GPU: Η αύξηση του αριθμού των GPU ανά περίπτωση μπορεί να βελτιώσει σημαντικά τη διακίνηση επιτρέποντας τη διαταραχή μοντέλου σε πολλαπλές GPU. Για μεγάλα μοντέλα όπως το Deepseek-R1-Distill-LLAMA-70B, χρησιμοποιώντας περιπτώσεις με 8 GPUs (π.χ., ml.g6e.48xlarge`) συνιστάται [4].
2. Τεχνικές βελτιστοποίησης μοντέλου **
-Η απόσταξη μοντέλου: Η χρήση αποσταγμένων εκδόσεων του Deepseek-R1, όπως οι παραλλαγές Deepseek-R1-Distill-Qwen και Llama, μπορεί να μειώσει τις υπολογιστικές απαιτήσεις διατηρώντας παράλληλα αποδεκτές επιδόσεις. Αυτά τα μοντέλα είναι μικρότερα και πιο αποτελεσματικά, καθιστώντας τα κατάλληλα για GPU χαμηλότερης βαθμίδας [1] [3].- Η ποσοτικοποίηση και η μεικτή ακρίβεια: τεχνικές όπως η ποσοτικοποίηση και η μικτή ακρίβεια (π.χ., χρησιμοποιώντας το Bfloat16) μπορούν να μειώσουν τη χρήση της μνήμης και να βελτιώσουν την ταχύτητα των συμπερασμάτων χωρίς σημαντική απώλεια ακρίβειας [1].
3. Υπηρεσίες και εργαλεία AWS **
- Amazon Sagemaker: Χρησιμοποιήστε την εξορθολογισμένη διαδικασία ανάπτυξης του Sagemaker για μοντέλα DeepSeeek-R1. Υποστηρίζει την αγκάλιασμα συμπερασμάτων παραγωγής κειμένου προσώπου (TGI), το οποίο απλοποιεί τη φιλοξενία και τη βελτιστοποίηση μοντέλου [1].- Deepspeed: Αξιοποιήστε την τεχνολογία Deepspeed για τη βελτιστοποίηση της χρήσης των πόρων σε περιπτώσεις EC2. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερη απόδοση με λιγότερους πόρους, μειώνοντας το κόστος [2].
4. Επιμελητικότητα και ταυτόχρονη **
- Ρυθμίσεις ταυτόχρονα: Προσαρμόστε τα επίπεδα ταυτόχρονης με βάση τις ανάγκες της εφαρμογής σας. Η υψηλότερη ταυτότητα μπορεί να αυξήσει τη διακίνηση, αλλά μπορεί επίσης να αυξήσει την καθυστέρηση εάν δεν διαχειρίζεται σωστά [4].-Αυτόματη κλιμάκωση: Εφαρμόστε αυτόματη κλιμάκωση χρησιμοποιώντας υπηρεσίες AWS όπως η EC2 Auto Scaling ή τα ενσωματωμένα χαρακτηριστικά κλιμάκωσης του Sagemaker για τη δυναμική προσαρμογή των μετρήσεων στιγμιότυπων βάσει των απαιτήσεων φόρτου εργασίας [6].
5. Βελτιστοποίηση λειτουργιών εισόδου/εξόδου **
- Μήκος συμβολαίου εισόδου: Αξιολογήστε την απόδοση των μοντέλων σας με διαφορετικά μήκη συμβόλων εισόδου. Οι μικρότερες εισροές έχουν γενικά οδηγούν σε ταχύτερους χρόνους συμπερασμάτων, ενώ οι μεγαλύτερες εισροές ενδέχεται να απαιτούν πιο ισχυρές περιπτώσεις [1] [4].- Μήκος διακοσμητικής εξόδου: Ομοίως, η προσαρμογή των μήκους του διακριτικού εξόδου μπορεί να επηρεάσει την απόδοση. Βελτιστοποιήστε αυτές τις παραμέτρους με βάση τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης.
6. Βελτιστοποίηση κόστους **
- Τύποι στιγμιότυπων: Απόδοση ισορροπίας και κόστος επιλέγοντας τύπους στιγμιότυπων που προσφέρουν τον καλύτερο λόγο απόδοσης τιμών. Για παράδειγμα, οι περιπτώσεις G4 σημειώνονται για την σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας τους στο φόρτο εργασίας του AI [2].- Κρατικές περιπτώσεις και στιγμιότυπα: Χρησιμοποιήστε δεσμευμένες περιπτώσεις για προβλέψιμους φόρτους εργασίας και στιγμιότυπα για θέσεις εργασίας ή καθήκοντα όπου οι διακοπές είναι ανεκτές για τη μείωση του κόστους [3].
Με την εφαρμογή αυτών των στρατηγικών, μπορείτε να βελτιστοποιήσετε σημαντικά την καθυστέρηση και την απόδοση των μοντέλων Deepseek-R1 σε περιπτώσεις AWS GPU.
Αναφορές:
[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/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/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-distilled-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-multiple-variants-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-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-bagon-cloud-desktops