Оптимизация задержки и пропускной способности моделей DeepSeek-R1 в экземплярах GPU AWS включает в себя несколько стратегий, которые используют услуги AWS, конфигурации аппаратного обеспечения и оптимизации модели. Вот подробное руководство по повышению производительности:
1. Выберите правильное оборудование **
- Выбор экземпляра: AWS предлагает различные экземпляры GPU, такие как `ml.g5`,` ml.g6` и `ml.p4d`, каждый с различными типами GPU (например, Nvidia A10G, L4, L40S и A100). Для моделей DeepSeek-R1 такие экземпляры, как `ml.g6e.xlarge` и` ml.p4d.24xlarge`, показали высокую производительность из-за их мощных графических процессоров и памяти [1] [4].- Количество графических процессоров: увеличение количества графических процессоров на экземпляры может значительно улучшить пропускную способность, позволяя сбоку модели по нескольким графическим процессорам. Для крупных моделей, таких как DeepSeek-R1-Distill-Llama-70b, рекомендуется с использованием экземпляров с 8 графическими процессорами (например, `ml.g6e.48xlarge`) [4].
2. Методы оптимизации модели **
-Модель дистилляции: использование дистиллированных версий DeepSeek-R1, таких как варианты DeepSeek-R1-Distill-Qwen и Llama, может снизить вычислительные требования при сохранении приемлемых производительности. Эти модели меньше и более эффективны, что делает их подходящими для графических процессоров более низкого уровня [1] [3].- Квантование и смешанная точность: такие методы, как квантование и смешанная точность (например, с использованием Bfloat16), могут снизить использование памяти и улучшить скорость вывода без значительных потерь точности [1].
3. Услуги и инструменты AWS **
- Amazon SageMaker: используйте оптимизированный процесс развертывания SageMaker для моделей DeepSeek-R1. Он поддерживает обнимание вывода генерации текста лица (TGI), которое упрощает хостинг и оптимизация модели [1].- DeepSpeed: используйте технологию DeepSpeed для оптимизации использования ресурсов на экземплярах EC2. Это может привести к повышению производительности с меньшим количеством ресурсов, снижая затраты [2].
4. Масштабируемость и параллельность **
- Настройки параллелистики: Настройте уровни параллелизма на основе потребностей вашего приложения. Более высокая параллелизм может увеличить пропускную способность, но также может увеличить задержку, если не управлять должным образом [4].-Автоматическое масштаб: реализовать автоматическое масштабирование с использованием услуг AWS, таких как масштабирование EC2 Auto или встроенные функции масштабирования SageMaker, чтобы динамически корректировать количество экземпляров на основе требований рабочей нагрузки [6].
5. Оптимизировать операции ввода/вывода **
- Длина ввода токена: оцените производительность ваших моделей с помощью различной длины входных токенов. Более короткие входы, как правило, приводят к более быстрому времени вывода, в то время как более длительные входы могут потребовать более мощных случаев [1] [4].- Выходная длина токена: аналогично, регулировка выходных длина токенов может влиять на производительность. Оптимизируйте эти параметры на основе вашего конкретного варианта использования.
6. Оптимизация затрат **
- Типы экземпляров: Производительность баланса и стоимость, выбирая типы экземпляров, которые предлагают наилучший коэффициент цены. Например, экземпляры G4 отмечены за их экономическую эффективность в рабочих нагрузках ИИ [2].- Зарезервированные экземпляры и точечные экземпляры: используйте зарезервированные экземпляры для предсказуемых рабочих нагрузок и точечных экземпляров для партийных заданий или задач, где перерывы допустимы для снижения затрат [3].
Реализуя эти стратегии, вы можете значительно оптимизировать задержку и пропускную способность моделей DeepSeek-R1 в экземпляры GPU AWS.
Цитаты:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-ghing-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-lama-70b-for-batch-onference-on-aw-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-infere-container/
[5] https://www.reddit.com/r/selfosted/comments/1ibl5wr/how_much_money_would_i_need_to_run_r1_deepseek/
[6] https://community.aws/content/2siuccxq3fbz5ntfgtguzui90y2/deepseek-r1-guide-trunging-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-trunking-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops