Mengoptimalkan latensi dan throughput model Deepseek-R1 pada instance AWS GPU melibatkan beberapa strategi yang memanfaatkan layanan AWS, konfigurasi perangkat keras, dan optimisasi model. Berikut panduan terperinci untuk meningkatkan kinerja:
1. Pilih perangkat keras yang tepat **
- Pemilihan contoh: AWS menawarkan berbagai instance GPU, seperti `ml.g5`,` ml.g6`, dan `ml.p4d`, masing -masing dengan jenis GPU yang berbeda (mis., Nvidia A10G, L4, L40s, dan A100). Untuk model Deepseek-R1, contoh seperti `ml.g6e.xlarge` dan` ml.p4d.24xlarge` telah menunjukkan kinerja tinggi karena GPU dan kapasitas memori yang kuat [1] [4].- Hitungan GPU: Meningkatkan jumlah GPU per instance dapat secara signifikan meningkatkan throughput dengan memungkinkan model sharding di beberapa GPU. Untuk model besar seperti Deepseek-R1-Distill-Llama-70B, menggunakan instance dengan 8 GPU (mis., `ML.G6E.48XLARGE`) direkomendasikan [4].
2. Teknik optimasi model **
-Model Distilasi: Menggunakan versi suling Deepseek-R1, seperti varian Deepseek-R1-Distill-Qwen dan Llama, dapat mengurangi persyaratan komputasi sambil mempertahankan kinerja yang dapat diterima. Model-model ini lebih kecil dan lebih efisien, membuatnya cocok untuk GPU kelas bawah [1] [3].- Kuantisasi dan presisi campuran: Teknik seperti kuantisasi dan presisi campuran (mis., Menggunakan bfloat16) dapat mengurangi penggunaan memori dan meningkatkan kecepatan inferensi tanpa kehilangan akurasi yang signifikan [1].
3. Layanan dan alat AWS **
- Amazon Sagemaker: Memanfaatkan proses penyebaran ramping Sagemaker untuk model Deepseek-R1. Ini mendukung pemelukan Inference Generasi Teks (TGI), yang menyederhanakan model hosting dan optimasi [1].- Deepspeed: Leverage Teknologi Deepspeed untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya pada contoh EC2. Ini dapat menyebabkan kinerja yang lebih baik dengan sumber daya yang lebih sedikit, mengurangi biaya [2].
4. Skalabilitas dan konkurensi **
- Pengaturan konkurensi: Sesuaikan tingkat konkurensi berdasarkan kebutuhan aplikasi Anda. Konkurensi yang lebih tinggi dapat meningkatkan throughput tetapi juga dapat meningkatkan latensi jika tidak dikelola dengan benar [4].-Scaling otomatis: Menerapkan skala otomatis menggunakan layanan AWS seperti EC2 Auto Scaling atau fitur penskalaan bawaan Sagemaker untuk secara dinamis menyesuaikan jumlah instance berdasarkan permintaan beban kerja [6].
5. Optimalkan Operasi Input/Output **
- Input Token Length: Evaluasi kinerja model Anda dengan panjang token input yang berbeda. Input yang lebih pendek umumnya menghasilkan waktu inferensi yang lebih cepat, sementara input yang lebih lama mungkin memerlukan contoh yang lebih kuat [1] [4].- Panjang token output: Demikian pula, menyesuaikan panjang token output dapat memengaruhi kinerja. Optimalkan parameter ini berdasarkan kasus penggunaan spesifik Anda.
6. Optimalisasi Biaya **
- Jenis instan: Kinerja seimbang dan biaya dengan memilih jenis instance yang menawarkan rasio kinerja harga terbaik. Misalnya, instance G4 terkenal karena efektivitas biaya mereka dalam beban kerja AI [2].- Instance yang dipesan dan instance spot: Gunakan instance yang dipesan untuk beban kerja yang dapat diprediksi dan instance spot untuk pekerjaan batch atau tugas di mana gangguan dapat ditoleransi untuk mengurangi biaya [3].
Dengan menerapkan strategi ini, Anda dapat secara signifikan mengoptimalkan latensi dan throughput model Deepseek-R1 pada instance GPU AWS.
Kutipan:
[1.
[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-llama-70b-for-catch-in-on-aws-graviton4?Lang=en
[4.
[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-ledrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops