DeepSEEK-R1 modeļu latentuma un caurlaidspējas optimizēšana AWS GPU gadījumos ietver vairākas stratēģijas, kas izmanto AWS pakalpojumus, aparatūras konfigurācijas un modeļa optimizāciju. Šeit ir detalizēts ceļvedis, kā uzlabot veiktspēju:
1. Izvēlieties pareizo aparatūru **
- instanču atlase: AWS piedāvā dažādus GPU gadījumus, piemēram, `ml.g5`,` ml.g6` un `ml.p4d`, katram ir dažādi GPU tipi (piemēram, NVIDIA A10G, L4, L40S un A100). DeepSEEK-R1 modeļiem tādi gadījumi kā `ml.g6e.xlarge` un` ml.p4d.24xlarge` ir parādījuši augstu veiktspēju, ņemot vērā to jaudīgo GPU un atmiņas ietilpību [1] [4].- GPU skaits: GPU skaita palielināšana vienā instancē var ievērojami uzlabot caurlaidspēju, ļaujot modelim šūpoties vairākos GPU. Ieteicams izmantot lieliem modeļiem, piemēram, DeepSeek-R1-Distill-Llama-70b, izmantojot gadījumus ar 8 GPU (piemēram, `ml.g6e.48xlarge`) [4].
2. Modeļa optimizācijas paņēmieni **
-Modeļa destilācija: DeepSEEK-R1 destilētu versiju izmantošana, piemēram, DeepSeek-R1-Distill-Qwen un lama varianti, var samazināt skaitļošanas prasības, vienlaikus saglabājot pieņemamu veiktspēju. Šie modeļi ir mazāki un efektīvāki, padarot tos piemērotus zemāka līmeņa GPU [1] [3].- kvantēšana un jaukta precizitāte: tādas metodes kā kvantēšana un jaukta precizitāte (piemēram, BFFLOOAT16 izmantošana) var samazināt atmiņas izmantošanu un uzlabot secinājumu ātrumu bez būtiska precizitātes zuduma [1].
3. AWS pakalpojumi un rīki **
- Amazon Sagemaker: Izmantojiet Sagemaker racionalizēto izvietošanas procesu DeepSEEK-R1 modeļiem. Tas atbalsta sejas teksta ģenerēšanas secinājumu apskāvienu (TGI), kas vienkāršo modeļa mitināšanu un optimizāciju [1].- Deepspeed: Piesaistiet Deepspeed tehnoloģiju, lai optimizētu resursu izmantošanu EC2 gadījumos. Tas var izraisīt labāku sniegumu ar mazāk resursiem, samazinot izmaksas [2].
4. mērogojamība un vienlaicība **
- Vienlaicības iestatījumi: pielāgojiet vienlaicības līmeņus, pamatojoties uz jūsu lietojumprogrammas vajadzībām. Augstāka vienlaicība var palielināt caurlaidspēju, bet var arī palielināt latentumu, ja tā netiek pareizi pārvaldīta [4].-Automātiska mērogošana: ieviesiet automātisko mērogošanu, izmantojot AWS pakalpojumus, piemēram, EC2 automātisko mērogošanu vai Sagemaker iebūvētās mērogošanas funkcijas, lai dinamiski pielāgotu gadījumu skaitu, pamatojoties uz darba slodzes prasībām [6].
5. Optimizējiet ievades/izvades operācijas **
- Ievades marķiera garums: novērtējiet modeļu veiktspēju ar atšķirīgu ievades marķiera garumu. Īsākas ieejas parasti rada ātrāku secināšanas laiku, savukārt ilgākām ievadēm var būt nepieciešami jaudīgāki gadījumi [1] [4].- Izejas marķiera garums: līdzīgi izejas marķiera garuma pielāgošana var ietekmēt veiktspēju. Optimizējiet šos parametrus, pamatojoties uz jūsu konkrēto lietošanas gadījumu.
6. izmaksu optimizācija **
- instanču veidi: bilances veiktspēja un izmaksas, izvēloties gadījumu veidus, kas piedāvā vislabāko cenu veiktspējas koeficientu. Piemēram, G4 gadījumi tiek atzīmēti par to rentabilitāti AI darba slodzēs [2].- Rezervēti gadījumi un tūlītējie gadījumi: Izmantojiet rezervētus gadījumus paredzamām darba slodzēm un plankumainajiem gadījumiem pakešu darbiem vai uzdevumiem, kur pārtraukumi ir pieļaujami, lai samazinātu izmaksas [3].
Īstenojot šīs stratēģijas, jūs varat ievērojami optimizēt DeepSEEK-R1 modeļu latentumu un caurlaidību AWS GPU gadījumos.
Atsauces:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-depseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=enen
.
.
[5] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ibl5wr/how_much_money_would_need_to_run_r1_deepseek/
.
[7] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
.
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-stunning-depseek-r1-on-vagon-cloud-desktops