La optimización de la latencia y el rendimiento de los modelos Deepseek-R1 en instancias de GPU de AWS implica varias estrategias que aprovechan los servicios de AWS, las configuraciones de hardware y las optimizaciones del modelo. Aquí hay una guía detallada para mejorar el rendimiento:
1. Elija el hardware correcto **
- Selección de instancias: AWS ofrece varias instancias de GPU, como `ml.g5`,` ml.g6` y `ml.p4d`, cada una con diferentes tipos de GPU (por ejemplo, Nvidia A10G, L4, L40S y A100). Para los modelos Deepseek-R1, las instancias como `ml.g6e.xlarge` y` ml.p4d.24xlarge` han mostrado un alto rendimiento debido a sus potentes GPU y capacidad de memoria [1] [4].- Recuento de GPU: aumentar el número de GPU por instancia puede mejorar significativamente el rendimiento al permitir el fragmento del modelo en múltiples GPU. Para modelos grandes como Deepseek-R1-Distill-Llama-70b, se recomienda usar instancias con 8 GPU (por ejemplo, `ml.g6e.48xlarge`) [4].
2. Técnicas de optimización del modelo **
-Destilación del modelo: el uso de versiones destiladas de Deepseek-R1, como las variantes de Deepseek-R1-Distill-Qwen y Llama, puede reducir los requisitos computacionales mientras se mantiene el rendimiento aceptable. Estos modelos son más pequeños y más eficientes, lo que los hace adecuados para GPU de gama baja [1] [3].- Cuantización y precisión mixta: las técnicas como la cuantización y la precisión mixta (por ejemplo, el uso de BFLOAT16) pueden reducir el uso de la memoria y mejorar la velocidad de inferencia sin una pérdida de precisión significativa [1].
3. Servicios y herramientas de AWS **
- Amazon SageMaker: utilice el proceso de implementación simplificado de Sagemaker para modelos Deepseek-R1. Admite abrazar la inferencia de generación de texto facial (TGI), que simplifica el alojamiento y la optimización del modelo [1].- Deepeed: aproveche la tecnología de la velocidad profunda para optimizar el uso de recursos en las instancias de EC2. Esto puede conducir a un mejor rendimiento con menos recursos, reduciendo los costos [2].
4. Escalabilidad y concurrencia **
- Configuración de concurrencia: ajuste los niveles de concurrencia en función de las necesidades de su aplicación. Una concurrencia más alta puede aumentar el rendimiento, pero también puede aumentar la latencia si no se maneja correctamente [4].-Auto-escalecimiento: implementa la escala automática utilizando servicios de AWS como Escalado Auto EC2 o características de escala incorporadas de Sagemaker para ajustar dinámicamente los recuentos de instancias en función de las demandas de la carga de trabajo [6].
5. Optimizar las operaciones de entrada/salida **
- Longitud del token de entrada: evalúe el rendimiento de sus modelos con diferentes longitudes de token de entrada. Las entradas más cortas generalmente resultan en tiempos de inferencia más rápidos, mientras que las entradas más largas pueden requerir instancias más potentes [1] [4].- Longitud del token de salida: de manera similar, ajustar las longitudes de token de salida puede afectar el rendimiento. Optimice estos parámetros en función de su caso de uso específico.
6. Optimización de costos **
- Tipos de instancias: equilibrar el rendimiento y el costo seleccionando tipos de instancias que ofrecen la mejor relación precio-rendimiento. Por ejemplo, se observan instancias G4 por su rentabilidad en las cargas de trabajo de IA [2].- Instancias reservadas e instancias spot: use instancias reservadas para cargas de trabajo predecibles e instancias spot para trabajos por lotes o tareas donde las interrupciones son tolerables para reducir los costos [3].
Al implementar estas estrategias, puede optimizar significativamente la latencia y el rendimiento de los modelos Deepseek-R1 en instancias de GPU de AWS.
Citas:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-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-r1-distill-llama-70b-for-batch --inference-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/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-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-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagoncloud-desktops