Optimalizácia latencie a priepustnosti modelov DeepSeek-R1 na inštanciách GPU AWS zahŕňa niekoľko stratégií, ktoré využívajú služby AWS, konfigurácie hardvéru a optimalizácie modelu. Tu je podrobný sprievodca na zlepšenie výkonu:
1. Vyberte správny hardvér **
- Výber inštancie: AWS ponúka rôzne inštancie GPU, ako napríklad `ML.G5`,` ML.G6` a `ML.P4D`, každý s rôznymi typmi GPU (napr. NVIDIA A10G, L4, L40S a A100). V prípade modelov Deepseek-R1 inštancie ako `ml.g6e.xlarge` a` ml.p4d.24xlarge` preukázali vysoký výkon v dôsledku ich výkonnej kapacity GPU a pamäte [1] [4].- Počet GPU: Zvýšenie počtu GPU na inštanciu môže významne zlepšiť priepustnosť tým, že umožní poklesnutie modelu na viacerých GPU. Pre veľké modely, ako je Deepseek-R1-Distill-Llama-70B, sa odporúča s použitím inštancií s 8 GPU (napr. Ml.g6e.48xlarge`) [4].
2. Techniky optimalizácie modelu **
-Model Destilácia: Používanie destilovaných verzií Deepseek-R1, ako napríklad varianty Deepseek-R1-Distill-Qwen a Llama, môže znížiť výpočtové požiadavky pri zachovaní prijateľného výkonu. Tieto modely sú menšie a efektívnejšie, vďaka čomu sú vhodné pre GPU nižšie [1] [3].- Kvantizácia a zmiešaná presnosť: Techniky, ako je kvantizácia a zmiešaná presnosť (napr. Používanie BFloAT16), môžu znížiť využitie pamäte a zlepšiť rýchlosť inferencie bez výraznej straty presnosti [1].
3. Služby a nástroje AWS **
- Amazon Sagemaker: Využívajte proces efektívneho nasadenia Sagemaker pre modely Deepseek-R1. Podporuje objímanie inferencie na generovanie textu tváre (TGI), ktorá zjednodušuje hosting a optimalizáciu modelu [1].- Deepspeed: Využite technológiu Deepspeed na optimalizáciu využitia zdrojov v inštanciách EC2. To môže viesť k lepšiemu výkonu s menším počtom zdrojov, čím sa znížia náklady [2].
4. Škálovateľnosť a súbežnosť **
- Nastavenia súbežnosti: upravte úroveň súbežnosti na základe potrieb vašej aplikácie. Vyššia súbežnosť môže zvýšiť priepustnosť, ale môže tiež zvýšiť latenciu, ak nie je riadne spravovaná [4].-Automatické rozsahy: Implementujte automatické rozsahy pomocou služieb AWS, ako je automatické škálovanie EC2 alebo vstavané funkcie škálovania Sagemaker, aby ste dynamicky upravovali počty inštancií na základe požiadaviek pracovného zaťaženia [6].
5. Optimalizácia vstupných/výstupných operácií **
- Dĺžka vstupného tokenu: Vyhodnoťte výkon svojich modelov rôznymi dĺžkami vstupných tokenov. Kratšie vstupy vo všeobecnosti vedú k rýchlejším časom inferencie, zatiaľ čo dlhšie vstupy môžu vyžadovať výkonnejšie inštancie [1] [4].- Dĺžka tokenu výstupného tokenu: Podobne môže mať dojem výkonnosť dĺžiek tokenov výstupu. Optimalizujte tieto parametre na základe vášho konkrétneho prípadu použitia.
6. Optimalizácia nákladov **
- Typy inštancií: Výkon a náklady na zostatok výberom typov inštancií, ktoré ponúkajú najlepší pomer cenového a výkonu. Napríklad inštancie G4 sú zaznamenané pre ich nákladovú efektívnosť v pracovných záťaži AI [2].- Vyhradené inštancie a inštancie spotov: Používajte vyhradené inštancie pre predvídateľné pracovné zaťaženie a inštancie spotov pre dávkové úlohy alebo úlohy, kde sú prerušenia tolerovateľné na zníženie nákladov [3].
Implementáciou týchto stratégií môžete výrazne optimalizovať latenciu a priepustnosť modelov Deepseek-R1 v inštanciách GPU AWS.
Citácie:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distille-models-with-hugging-for-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz3oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-an-aws-ec2-instance?lang=en
Https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deployinginging-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-aws-agriton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-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/
Https://community.aws/content/2siuccxq3fbz5ntfgtguZui90y2/deepseek-r1-guide-to-- running-meltiple-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--sheampstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-tep-by-testep-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops