Deepseek-R1 mudelite latentsuse ja läbilaskevõime optimeerimine AWS GPU eksemplarides hõlmab mitmeid strateegiaid, mis võimendavad AWS-teenuseid, riistvara konfiguratsioone ja mudeli optimeerimist. Siin on üksikasjalik juhend jõudluse parandamiseks:
1. Valige õige riistvara **
- eksemplari valik: AWS pakub erinevaid GPU eksemplare, näiteks `ml.g5`,` ml.g6` ja `ml.p4d`, millest igaühel on erinevad GPU -tüüpi (nt NVIDIA A10G, L4, L40S ja A100). Deepseek-R1 mudelite puhul on sellised juhtumid nagu `ml.g6e.xlarge` ja` ml.p4d.24xlarge` näidanud suurt jõudlust tänu nende võimsale GPU-dele ja mälumahule [1] [4].- GPU arv: GPU -de arvu suurendamine eksemplarite kohta võib läbilaskevõimet märkimisväärselt parandada, võimaldades mudeli kiusamist mitme GPU -s. Suurte mudelite nagu Deepseek-R1-Distill-lllama-70B jaoks on soovitatav kasutada 8 GPU-ga esinemisjuhte (nt `ml.g6e.48xlarge`) [4].
2. mudeli optimeerimise tehnikad **
-Mudeli destilleerimine: Deepseek-R1 destilleeritud versioonide kasutamine, näiteks Deepseek-R1-Distill-Qwen ja Llama variandid, võib vähendada arvutusnõudeid, säilitades samal ajal vastuvõetava jõudluse. Need mudelid on väiksemad ja tõhusamad, muutes need sobivaks madalama hinnaga GPU-deks [1] [3].- Kvantifitseerimine ja segatud täpsus: sellised tehnikad nagu kvantimine ja segatud täpsus (nt BFLOAT16 kasutamine) võivad vähendada mälu kasutamist ja parandada järelduste kiirust ilma olulise täpsuse kaotuseta [1].
3. AWS -teenused ja tööriistad **
- Amazon Sagemaker: kasutage Sagemakeri sujuvamaks juurutamisprotsessi DeepSEEK-R1 mudelite jaoks. See toetab näo teksti genereerimise järeldusi (TGI) kallistamist, mis lihtsustab mudeli hostimist ja optimeerimist [1].- DeepSpeed: kasutage DeepSpeed tehnoloogiat, et optimeerida ressursside kasutamist EC2 juhtumite korral. See võib viia parema jõudluseni vähem ressurssidega, vähendades kulusid [2].
4. mastaapsus ja samaaegne **
- samaaegsuse sätted: kohandage samaaegsuse taset teie rakenduse vajaduste põhjal. Suurem samaaegsus võib suurendada läbilaskevõimet, kuid võib suurendada ka latentsust, kui seda ei hallata õigesti [4].-Automaatne skaleerimine: rakendage automaatseid skaleerimist, kasutades AWS-teenuseid nagu EC2 automaatne skaleerimine või SageMakeri sisseehitatud skaleerimisfunktsioonid, et dünaamiliselt kohandada eksemplaride arvu, mis põhineb töökoormuse nõudmistel [6].
5. Optimeerige sisend-/väljundtoiminguid **
- Sisendmärgi pikkus: hinnake oma mudelite jõudlust erineva sisendmärgi pikkusega. Lühemad sisendid põhjustavad üldiselt kiiremaid järeldusi, samas kui pikemad sisendid võivad vajada võimsamaid juhtumeid [1] [4].- Väljundmärgi pikkus: Sarnaselt võivad väljundmärgi pikkuste reguleerimine jõudlust mõjutada. Optimeerige need parameetrid teie konkreetse kasutusjuhtumi põhjal.
6. kulude optimeerimine **
- eksemplari tüübid: saldo jõudlus ja kulud, valides eksemplari tüübid, mis pakuvad parimat hindade suhet. Näiteks märgitakse G4 eksemplare nende kulutõhususe tõttu AI töökoormustes [2].- Reserveeritud ja kohapealsed esinemisjuhud: kasutage ettearvatavate töökoormuste ja pakkide töökohtade või ülesannete kohapealsete eksemplaride jaoks, kus katkestused on kulude vähendamiseks talutavad [3].
Neid strateegiaid rakendades saate AWS GPU eksemplaridel märkimisväärselt optimeerida DeepSEEK-R1 mudelite latentsust ja läbilaskevõimet.
Tsitaadid:
]
]
]
]
]
]
[7] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
]
]