Optymalizacja opóźnień i przepustowości modeli DeepSeek-R1 w instancjach GPU AWS obejmuje kilka strategii, które wykorzystują usługi AWS, konfiguracje sprzętowe i optymalizacje modeli. Oto szczegółowy przewodnik na temat poprawy wydajności:
1. Wybierz odpowiedni sprzęt **
- Wybór instancji: AWS oferuje różne instancje GPU, takie jak `ml.g5`,` ml.g6` i `ml.p4d`, każdy z różnymi typami GPU (np. Nvidia A10G, L4, L40S i A100). W przypadku modeli DeepSeek-R1 instancje takie jak `ml.g6e.xlarge` i` ml.p4d.24xlarge` wykazały wysoką wydajność ze względu na ich potężną pojemność GPU i pamięci [1] [4].- Liczba GPU: Zwiększenie liczby GPU na instancję może znacznie poprawić przepustowość, umożliwiając odchylenie modelu przez wiele GPU. W przypadku dużych modeli, takich jak DeepSeek-R1-Distill-Lama-70b, zaleca się przy użyciu instancji z 8 GPU (np. ML.G6E.48XLARGE`) [4].
2. Techniki optymalizacji modelu **
-Model destylacja: Zastosowanie destylowanych wersji DeepSeek-R1, takie jak warianty DeepSeek-R1-Distill-Qwen i Lama, może zmniejszyć wymagania obliczeniowe przy jednoczesnym zachowaniu akceptowalnej wydajności. Modele te są mniejsze i bardziej wydajne, co czyni je odpowiednim dla GPU niższej klasy [1] [3].- kwantyzacja i mieszana precyzja: Techniki takie jak kwantyzacja i mieszana precyzja (np. Korzystanie z BFLOAT16) mogą zmniejszyć zużycie pamięci i poprawić prędkość wnioskowania bez znacznej utraty dokładności [1].
3. Usługi i narzędzia AWS **
- Amazon Sagemaker: Użyj usprawnienia procesu wdrażania Sagemaker dla modeli DeepSeek-R1. Obsługuje przytulanie wnioskowania o generowaniu tekstu twarzy (TGI), co upraszcza hosting i optymalizację modelu [1].- DeepSpeed: Wykorzystaj technologię DeepSpeed, aby zoptymalizować wykorzystanie zasobów w instancjach EC2. Może to prowadzić do lepszej wydajności przy mniejszej liczbie zasobów, zmniejszając koszty [2].
4. Skalowalność i współbieżność **
- Ustawienia współbieżności: Dostosuj poziomy współbieżności w oparciu o potrzeby aplikacji. Wyższa współbieżność może zwiększyć przepustowość, ale może również zwiększyć opóźnienie, jeśli nie jest właściwie zarządzane [4].-Auto-skalowanie: Wdrożenie automatycznego skalowania za pomocą usług AWS, takich jak Auto Scaling EC2 lub wbudowane funkcje skalowania SageMaker do dynamicznej regulacji liczby instancji w oparciu o wymagania dotyczące obciążenia [6].
5. Optymalizuj operacje wejściowe/wyjściowe **
- Długość tokenu wejściowego: Oceń wydajność modeli o różnych długościach tokena wejściowego. Krótsze wejścia generalnie powodują szybsze czasy wnioskowania, podczas gdy dłuższe dane wejściowe mogą wymagać silniejszych instancji [1] [4].- Długość tokenu wyjściowego: Podobnie regulacja długości tokena wyjściowego może wpłynąć na wydajność. Zoptymalizuj te parametry na podstawie konkretnego przypadku użycia.
6. Optymalizacja kosztów **
- Rodzaje instancji: Wydajność równowagi i koszt, wybierając typy instancji, które oferują najlepszy wskaźnik ceny. Na przykład instancje G4 są znane ze względu na ich opłacalność w obciążeniach AI [2].- Instancje zastrzeżone i instancje punktowe: Użyj zarezerwowanych instancji do przewidywalnych obciążeń i instancji punktowych dla zadań lub zadań wsadowych, w których przerwy są tolerowane w celu zmniejszenia kosztów [3].
Wdrażając te strategie, możesz znacząco zoptymalizować opóźnienie i przepustowość modeli DeepSeek-R1 w instancjach GPU AWS.
Cytaty:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-ofinstalling-deepseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-distill-llama-70b-for-batch-berference-on-aws-gaviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/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-running-multiple-variants-on-aws
[7] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deepseek-r1-model-w-available-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide to-Running-deepseek-r1-on-vagon-bagon-broud-desktops