Optimalisering av latens og gjennomstrømning av DeepSeek-R1-modeller på AWS GPU-forekomster involverer flere strategier som utnytter AWS-tjenester, maskinvarekonfigurasjoner og modelloptimaliseringer. Her er en detaljert guide for å forbedre ytelsen:
1. Velg riktig maskinvare **
- Forekomstvalg: AWS tilbyr forskjellige GPU -forekomster, for eksempel `ml.g5`,` ml.g6` og `ml.p4d`, hver med forskjellige GPU -typer (f.eks. Nvidia A10G, L4, L40S og A100). For DeepSeek-R1-modeller har forekomster som `ml.g6e.xlarge` og` ml.p4d.24xLarge` vist høy ytelse på grunn av deres kraftige GPUer og minnekapasitet [1] [4].- GPU -telling: Å øke antallet GPUer per forekomst kan forbedre gjennomstrømningen betydelig ved å tillate modellskarding over flere GPU -er. For store modeller som DeepSeek-R1-Distill-lama-70b, anbefales forekomster med 8 GPU-er (f.eks. `ML.G6E.48xLarge`) [4].
2. Modelloptimaliseringsteknikker **
-Modelldestillasjon: Bruke destillerte versjoner av DeepSeek-R1, for eksempel DeepSeek-R1-Distill-Qwen og Llama-varianter, kan redusere beregningskrav mens de opprettholder akseptabel ytelse. Disse modellene er mindre og mer effektive, noe som gjør dem egnet for GPUer i nedre ende [1] [3].- Kvantisering og blandet presisjon: Teknikker som kvantisering og blandet presisjon (f.eks. Ved bruk av BFLOAT16) kan redusere hukommelsesbruk og forbedre inferenshastigheten uten betydelig nøyaktighetstap [1].
3. AWS -tjenester og verktøy **
- Amazon Sagemaker: Bruk Sagemakers strømlinjeformede distribusjonsprosess for DeepSeek-R1-modeller. Den støtter Hugging Face Text Generation Inference (TGI), som forenkler modellhotell og optimalisering [1].- DeepSpeed: Utnytt DeepSpeed -teknologi for å optimalisere ressursbruk på EC2 -forekomster. Dette kan føre til bedre ytelse med færre ressurser, noe som reduserer kostnadene [2].
4. skalerbarhet og samtidighet **
- Samtidighetsinnstillinger: Juster samtidighetsnivåer basert på applikasjonens behov. Høyere samtidighet kan øke gjennomstrømningen, men kan også øke latensen hvis ikke håndteres riktig [4].-Auto-skalering: Implementere auto-skalering ved hjelp av AWS-tjenester som EC2 Auto Scaling eller Sagemakers innebygde skaleringsfunksjoner for å dynamisk justere forekomst av forekomst basert på krav om arbeidsmengde [6].
5. Optimaliser inngangs-/utgangsoperasjoner **
- Inngangstokenlengde: Evaluer ytelsen til modellene dine med forskjellige inngangstokenlengder. Kortere innganger resulterer generelt i raskere inferenstider, mens lengre innganger kan kreve kraftigere forekomster [1] [4].- Utgangstokenlengde: Tilsvarende kan justering av tokenlengder påvirke ytelsen. Optimaliser disse parametrene basert på din spesifikke brukssak.
6. Kostnadsoptimalisering **
- Forekomsttyper: Balanseytelse og kostnader ved å velge forekomsttyper som tilbyr det beste pris-ytelsesgraden. For eksempel er G4-forekomster notert for deres kostnadseffektivitet i AI-arbeidsmengder [2].- Reserverte forekomster og spotforekomster: Bruk reserverte forekomster for forutsigbare arbeidsmengder og spotforekomster for batchjobber eller oppgaver der avbrudd er tålelige for å redusere kostnadene [3].
Ved å implementere disse strategiene, kan du optimalisere latensen og gjennomstrømningen av DeepSeek-R1-modeller betydelig på AWS GPU-forekomster.
Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-depseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1iB5f3tjsfpadpxs/deploying-edseek-r1-distill-lama-70b-for-batch-inferen-on-aws-gravon4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-modell-inferens-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-azon-bedrock-marketplace-andazon-sagemaker-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-depseek-r1-on-vogn-cloud-desktops