Optimizarea latenței și debitului modelelor DeepSeek-R1 pe instanțele AWS GPU implică mai multe strategii care utilizează servicii AWS, configurații hardware și optimizări ale modelului. Iată un ghid detaliat pentru îmbunătățirea performanței:
1. Alegeți hardware -ul potrivit **
- Selecție de instanță: AWS oferă diverse instanțe GPU, cum ar fi `ml.g5`,` ml.g6` și `ml.p4d`, fiecare cu tipuri GPU diferite (de exemplu, Nvidia A10G, L4, L40s și A100). Pentru modelele DeepSeek-R1, cazuri precum `ml.g6e.xlarge` și` ml.p4d.24xlarge` au arătat performanțe ridicate datorită capacității lor puternice de GPU și a memoriei [1] [4].- Numărul GPU: Creșterea numărului de GPU pe instanță poate îmbunătăți semnificativ randamentul, permițând închiderea modelului pe mai multe GPU. Pentru modele mari precum Deepseek-R1-Distill-Llama-70B, utilizarea instanțelor cu 8 GPU (de exemplu, `ML.G6E.48xlarge`) este recomandat [4].
2. Tehnici de optimizare a modelului **
-Distilarea modelului: utilizarea versiunilor distilate ale variantelor DeepSeek-R1, cum ar fi Deepseek-R1-Distill-Qwen și Llama, poate reduce cerințele de calcul, menținând în același timp performanțe acceptabile. Aceste modele sunt mai mici și mai eficiente, ceea ce le face adecvate pentru GPU-uri de nivel inferior [1] [3].- Cuantificare și precizie mixtă: tehnici precum cuantificarea și precizia mixtă (de exemplu, utilizarea BFLOAT16) pot reduce utilizarea memoriei și pot îmbunătăți viteza de inferență fără pierderi semnificative de precizie [1].
3. Servicii și instrumente AWS **
- Amazon SAGEMAKER: Utilizați procesul de implementare simplificat de Sagemaker pentru modelele DeepSeek-R1. Suporta îmbrățișarea inferenței de generare a textului (TGI), care simplifică găzduirea și optimizarea modelului [1].- DeepSpeed: Utilizați tehnologia DeepSpeed pentru a optimiza utilizarea resurselor în instanțele EC2. Acest lucru poate duce la o performanță mai bună cu mai puține resurse, reducând costurile [2].
4. Scalabilitate și concurență **
- Setări de concurență: ajustați nivelurile de concurență în funcție de nevoile aplicației. Concurența mai mare poate crește randamentul, dar poate crește latența dacă nu este gestionată corect [4].-Auto-scalare: Implementați auto-scalare folosind servicii AWS, cum ar fi EC2 Auto Scaling sau Caracteristicile de scalare încorporate de Sagemaker pentru a ajusta dinamic numărul de instanțe pe baza cerințelor de sarcină de muncă [6].
5. Optimizați operațiunile de intrare/ieșire **
- Lungimea jetonului de intrare: evaluați performanța modelelor dvs. cu diferite lungimi de token de intrare. Intrările mai scurte duc, în general, la timpi de inferență mai rapide, în timp ce intrările mai lungi pot necesita cazuri mai puternice [1] [4].- Lungimea jetonului de ieșire: În mod similar, ajustarea lungimilor jetonului de ieșire poate avea impact asupra performanței. Optimizați acești parametri pe baza cazului dvs. de utilizare specifică.
6. Optimizarea costurilor **
- Tipuri de instanțe: performanță și costuri de echilibru selectând tipuri de instanțe care oferă cel mai bun raport de performanță preț. De exemplu, instanțele G4 sunt notate pentru rentabilitatea lor în sarcinile de muncă AI [2].- Instanțe rezervate și instanțe spot: Utilizați cazuri rezervate pentru sarcini de muncă previzibile și instanțe spot pentru lucrări de lot sau sarcini în care întreruperile sunt tolerabile pentru a reduce costurile [3].
Prin implementarea acestor strategii, puteți optimiza semnificativ latența și debitul modelelor Deepseek-R1 în instanțele AWS GPU.
Citări:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-pace-tgi-on-amazon-stagemaker-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-distill-llama-70b-for-tchatch-inferrence-on-aws-graviton4?lang=en
]
.
[6] https://community.aws/content/2siuccxq3fbz5ntfgtguzui90y2/deepseek-r1-guide-to-running-multiple-vatarants-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-tep-by-tep-guide-to-urning-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops