Optimizacija zamud in pretoka modelov Deepseek-R1 na primerkih AWS GPU vključuje več strategij, ki uporabljajo storitve AWS, konfiguracije strojne opreme in optimizacije modela. Tu je podroben vodnik za izboljšanje uspešnosti:
1. izberite pravo strojno opremo **
- Izbira primerka: AWS ponuja različne primere GPU, kot so "ml.g5`,` ml.g6` in `ml.p4d`, vsak z različnimi vrstami GPU (npr. Nvidia A10G, L4, L40s in A100). Za modele Deepseek-R1 so primeri, kot sta `ml.g6e.xlarge` in` ml.p4d.24xlarge`, pokazali visoko zmogljivost zaradi močnih GPU-jev in pomnilniške zmogljivosti [1] [4].- Število GPU: Povečanje števila GPU -jev na primer lahko znatno izboljša pretok, tako da omogoči model modelov v več GPU -jih. Za velike modele, kot je Deepseek-R1-Distill-LLAMA-70B, je priporočljivo z uporabo primerov z 8 GPU-ji (npr. `Ml.g6e.48xlarge`) [4].
2. Tehnike optimizacije modela **
-Modelna destilacija: Uporaba destiliranih različic Deepseek-R1, kot so različice Deepseek-R1-Distill-Qwen in Llama, lahko zmanjša računske zahteve, hkrati pa ohrani sprejemljive zmogljivosti. Ti modeli so manjši in učinkovitejši, zaradi česar so primerni za GPU-jevega nižjega cenovnega razreda [1] [3].- Kvantizacija in mešana natančnost: Tehnike, kot sta kvantizacija in mešana natančnost (npr. Uporaba BFLOAT16), lahko zmanjšajo porabo pomnilnika in izboljšajo hitrost sklepanja brez pomembne izgube natančnosti [1].
3. AWS storitve in orodja **
- Amazon SageMaker: Uporabite racionaliziran postopek uvajanja SageMakerja za modele Deepseek-R1. Podpira objem sklepanja o generaciji obraza (TGI), ki poenostavi gostovanje in optimizacijo modela [1].- DeepSpeed: Glavno tehnologijo DeepSpeed za optimizacijo porabe virov na primerkih EC2. To lahko privede do boljše uspešnosti z manj viri, kar zmanjšuje stroške [2].
4. Šatljivost in sočasnost **
- Nastavitve sočasnosti: Prilagodite ravni sočasnosti glede na potrebe vaše aplikacije. Večja sočasnost lahko poveča pretok, vendar lahko tudi poveča latenco, če se ne upravlja pravilno [4].-Samodejno skaliranje: Izvedite samodejno skaliranje z uporabo storitev AWS, kot so EC2 Auto Scaling ali vgrajene funkcije skaliranja SAGEMAKER, da se dinamično prilagodimo štetja primerkov na podlagi zahtev delovne obremenitve [6].
5. Optimizirajte vhodne/izhodne operacije **
- Dolžina vhodnega žetona: Ocenite delovanje svojih modelov z različnimi dolžinami vhodnih žetonov. Krajši vhodi na splošno povzročijo hitrejši čas sklepanja, medtem ko lahko daljši vhodi zahtevajo močnejše primere [1] [4].- Dolžina izhodnega žetona: Podobno lahko prilagoditev dolžin izhodnih žetonov vpliva na uspešnost. Optimizirajte te parametre na podlagi vašega posebnega primera uporabe.
6. Optimizacija stroškov **
- Vrste primerkov: Učinkovitost in stroški ravnotežja z izbiro vrst primerkov, ki ponujajo najboljše razmerje med ceno in zmogljivostjo. Na primer, primeri G4 so zabeleženi po njihovi stroškovni učinkovitosti pri delovnih obremenitvah AI [2].- Rezervirani primeri in primere na mestu: Uporabite rezervirane primere za predvidljive delovne obremenitve in primere za točke za šaržna opravila ali naloge, pri katerih so prekinitve dopustne za zmanjšanje stroškov [3].
Z izvajanjem teh strategij lahko bistveno optimizirate zamudo in pretok modelov Deepseek-R1 na primerkih AWS GPU.
Navedbe:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hagging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekzz3OZN7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-aws-ec2-instance=sl
[3] https://community.aws/content/2rHrji6cxBa1ib5f3tjsfPadpxs/Deploy-reepseek-r1-distill-llama-70b- for-batch-in--aws-graviton4?lang=sl
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cainer/
[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-ronning-moltiple-Variants-ows
[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-vagon-cloud-desktops