Tối ưu hóa độ trễ và thông lượng của các mô hình DeepSeek-R1 trên các phiên bản GPU AWS bao gồm một số chiến lược tận dụng các dịch vụ AWS, cấu hình phần cứng và tối ưu hóa mô hình. Đây là một hướng dẫn chi tiết để tăng cường hiệu suất:
1. Chọn phần cứng phù hợp **
- Lựa chọn ví dụ: AWS cung cấp các phiên bản GPU khác nhau, chẳng hạn như `ml.g5`,` ml.g6` và `ml.p4d`, mỗi loại có các loại GPU khác nhau (ví dụ: NVIDIA A10G, L4, L40S và A100). Đối với các mô hình DeepSeek-R1, các trường hợp như `ml.g6e.xlarge` và` ml.p4d.24xlarge` đã hiển thị hiệu suất cao do GPU và dung lượng bộ nhớ mạnh mẽ của chúng [1] [4].- Số lượng GPU: Tăng số lượng GPU trên mỗi trường hợp có thể cải thiện đáng kể thông lượng bằng cách cho phép mô hình chia cắt trên nhiều GPU. Đối với các mô hình lớn như DeepSeek-R1-Distill-Llama-70b, sử dụng các trường hợp có 8 GPU (ví dụ: `ML.G6E.48xlarge`) được khuyến nghị [4].
2. Kỹ thuật tối ưu hóa mô hình **
-Chắt chưng cất mô hình: Sử dụng các phiên bản chưng cất của Deepseek-R1, chẳng hạn như các biến thể Deepseek-R1-Distill-Qwen và Llama, có thể làm giảm các yêu cầu tính toán trong khi duy trì hiệu suất chấp nhận được. Các mô hình này nhỏ hơn và hiệu quả hơn, làm cho chúng phù hợp với GPU cấp thấp hơn [1] [3].- Định lượng hóa và độ chính xác hỗn hợp: Các kỹ thuật như lượng tử hóa và độ chính xác hỗn hợp (ví dụ: sử dụng BFLOAT16) có thể giảm sử dụng bộ nhớ và cải thiện tốc độ suy luận mà không mất độ chính xác đáng kể [1].
3. Dịch vụ và công cụ AWS **
- Amazon Sagemaker: Sử dụng quy trình triển khai hợp lý của Sagemaker cho các mô hình DeepSeek-R1. Nó hỗ trợ sự suy luận tạo văn bản (TGI), giúp đơn giản hóa việc lưu trữ và tối ưu hóa mô hình [1].- DeepSpeed: Tận dụng công nghệ DeepSpeed để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên trên các trường hợp EC2. Điều này có thể dẫn đến hiệu suất tốt hơn với ít tài nguyên hơn, giảm chi phí [2].
4. Khả năng mở rộng và đồng thời **
- Cài đặt đồng thời: Điều chỉnh các cấp độ đồng thời dựa trên nhu cầu của ứng dụng của bạn. Đồng thời cao hơn có thể tăng thông lượng nhưng cũng có thể tăng độ trễ nếu không được quản lý đúng [4].-Tự động chia tỷ lệ: Triển khai tự động Scaling bằng các dịch vụ AWS như EC2 Auto Scale hoặc Sagemaker Tính năng tỷ lệ tích hợp của Sagemaker để điều chỉnh số lượng phiên bản dựa trên nhu cầu khối lượng công việc [6].
5. Tối ưu hóa hoạt động đầu vào/đầu ra **
- Độ dài mã thông báo đầu vào: Đánh giá hiệu suất của các mô hình của bạn với độ dài mã thông báo đầu vào khác nhau. Các đầu vào ngắn hơn thường dẫn đến thời gian suy luận nhanh hơn, trong khi các đầu vào dài hơn có thể yêu cầu các trường hợp mạnh mẽ hơn [1] [4].- Độ dài mã thông báo đầu ra: Tương tự, điều chỉnh độ dài mã thông báo đầu ra có thể ảnh hưởng đến hiệu suất. Tối ưu hóa các tham số này dựa trên trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
6. Tối ưu hóa chi phí **
- Loại ví dụ: Hiệu suất và chi phí cân bằng bằng cách chọn các loại phiên bản cung cấp tỷ lệ hiệu suất giá tốt nhất. Ví dụ: các trường hợp G4 được ghi nhận về hiệu quả chi phí của chúng trong khối lượng công việc AI [2].- Các trường hợp được đặt trước và các phiên bản giao ngay: Sử dụng các trường hợp dành riêng cho khối lượng công việc có thể dự đoán được và các trường hợp tại chỗ cho các công việc hoặc nhiệm vụ hàng loạt trong đó các gián đoạn có thể chấp nhận được để giảm chi phí [3].
Bằng cách thực hiện các chiến lược này, bạn có thể tối ưu hóa đáng kể độ trễ và thông lượng của các mô hình DeepSeek-R1 trên các trường hợp GPU AWS.
Trích dẫn:
.
[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-batch-inference-on-aws-graviton4?lang=en
.
[5] https://www.reddit.com/r/elfhosted
[6] https://community.aws/content/2sIUCcXq3fBz5nTFgtGuZUi90Y2/deepseek-r1-guide-to-running-multiple-variants-on-aws
[7] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
.
[9] https://vagon