AWS GPUインスタンスでのDeepSeek-R1モデルのレイテンシとスループットを最適化するには、AWSサービス、ハードウェア構成、モデルの最適化を活用するいくつかの戦略が含まれます。パフォーマンスを強化するための詳細なガイドを次に示します。
##1。適切なハードウェアを選択**
- インスタンスの選択：AWSは、 `ml.g5`、` ml.g6`、 `ml.p4d`などのさまざまなGPUインスタンスを提供しています。 DeepSeek-R1モデルの場合、「ML.G6E.XLARGE」や「ML.P4D.24XLARGE」などのインスタンスは、強力なGPUとメモリ容量のために高性能を示しています[1] [4]。
-GPUカウント：インスタンスあたりGPUの数を増やすと、複数のGPUにわたってモデルシャードが可能になることにより、スループットを大幅に改善できます。 DeepSeek-R1-Distill-Lalama-70Bなどの大規模なモデルの場合、8 GPU(例： `ml.g6e.48xlarge`)を持つインスタンスを使用することをお勧めします[4]。
2。モデルの最適化手法**
- モデル蒸留：Deepseek-R1-Distill-QwenやLlamaバリアントなどのDeepSeek-R1の蒸留バージョンを使用すると、許容可能なパフォーマンスを維持しながら計算要件を減らすことができます。これらのモデルはより小さく、より効率的であるため、ローエンドGPU [1] [3]に適しています。- 量子化と混合精度：量子化や混合精度などの手法(たとえば、BFLOAT16を使用する)は、メモリの使用量を減らし、有意な精度損失なしに推論速度を改善することができます[1]。
##3。AWSサービスとツール**
-Amazon Sagemaker：Sagemakerのdeepseek-r1モデルの合理化された展開プロセスを利用します。フェイステキスト生成の推論(TGI)を抱き締めることをサポートし、モデルのホスティングと最適化を簡素化します[1]。
- ディープスピード：DeepSpeedテクノロジーを活用して、EC2インスタンスのリソース使用量を最適化します。これにより、リソースが少なくなるとパフォーマンスが向上し、コストが削減されます[2]。
4。スケーラビリティと並行性**
- 並行性設定：アプリケーションのニーズに基づいて、同時実行レベルを調整します。並行性が高いとスループットが増加する可能性がありますが、適切に管理されていないと遅延が増加する可能性があります[4]。- 自動スケーリング：EC2オートスケーリングやセイジメーカーの組み込みスケーリング機能などのAWSサービスを使用して自動スケーリングを実装して、ワークロード要求に基づいてインスタンスカウントを動的に調整します[6]。
5。入出力操作を最適化**
- 入力トークンの長さ：入力トークンの長さが異なるモデルのパフォーマンスを評価します。入力の短縮は一般に、推論時間が速くなりますが、より長い入力にはより強力なインスタンスが必要になる場合があります[1] [4]。- 出力トークンの長さ：同様に、出力トークンの長さの調整はパフォーマンスに影響を与える可能性があります。特定のユースケースに基づいてこれらのパラメーターを最適化します。
6。コストの最適化**
- インスタンスタイプ：最高の価格パフォーマンス比を提供するインスタンスタイプを選択して、パフォーマンスとコストをバランスします。たとえば、G4インスタンスは、AIワークロードでの費用対効果について注目されています[2]。- 予約されたインスタンスとスポットインスタンス：予測可能なワークロードに予約されたインスタンスを使用し、中断がコストを削減するために許容できるバッチジョブまたはタスクにスポットインスタンスを使用します[3]。
これらの戦略を実装することにより、AWS GPUインスタンスでDeepSeek-R1モデルのレイテンシとスループットを大幅に最適化できます。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-modelsとhugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-an-an-an-an-c2-instance？lang = en
[3] https://community.aws/content/2rhji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/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-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-abaible-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops