การเพิ่มประสิทธิภาพเวลาแฝงและปริมาณงานของโมเดล Deepseek-R1 ในอินสแตนซ์ AWS GPU นั้นเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์หลายอย่างที่ใช้ประโยชน์จากบริการ AWS การกำหนดค่าฮาร์ดแวร์และการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลอง นี่คือคำแนะนำโดยละเอียดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ:
1. เลือกฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสม **
- การเลือกอินสแตนซ์: AWS เสนออินสแตนซ์ GPU ต่าง ๆ เช่น `ml.g5`,` ml.g6` และ `ml.p4d` แต่ละประเภทมีประเภท GPU ที่แตกต่างกัน (เช่น Nvidia A10G, L4, L40S และ A100) สำหรับรุ่น Deepseek-R1 อินสแตนซ์เช่น `ml.g6e.xlarge` และ` ml.p4d.24xlarge` ได้แสดงประสิทธิภาพสูงเนื่องจาก GPU ที่ทรงพลังและความจุหน่วยความจำ [1] [4]- จำนวน GPU: การเพิ่มจำนวน GPU ต่ออินสแตนซ์สามารถปรับปรุงปริมาณงานได้อย่างมีนัยสำคัญโดยการอนุญาตให้ใช้แบบจำลองการให้ข้อมูลใน GPU หลายตัว สำหรับรุ่นขนาดใหญ่เช่น Deepseek-R1-Distill-llama-70b โดยใช้อินสแตนซ์ที่มี 8 GPU (เช่น `ml.g6e.48xlarge`) แนะนำ [4]
2. เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลอง **
-การกลั่นแบบจำลอง: การใช้ Deepseek-R1 รุ่นกลั่นเช่น Deepseek-R1-Distill-Qwen และ Llama ตัวแปรสามารถลดข้อกำหนดการคำนวณในขณะที่รักษาประสิทธิภาพที่ยอมรับได้ โมเดลเหล่านี้มีขนาดเล็กและมีประสิทธิภาพมากขึ้นทำให้เหมาะสำหรับ GPU ระดับล่าง [1] [3]- ความแม่นยำเชิงปริมาณและความแม่นยำผสม: เทคนิคต่าง ๆ เช่นปริมาณและความแม่นยำผสม (เช่นการใช้ BFLOAT16) สามารถลดการใช้หน่วยความจำและปรับปรุงความเร็วในการอนุมานโดยไม่สูญเสียความแม่นยำอย่างมีนัยสำคัญ [1]
3. บริการและเครื่องมือ AWS **
- Amazon Sagemaker: ใช้กระบวนการปรับใช้ที่คล่องตัวของ Sagemaker สำหรับรุ่น Deepseek-R1 รองรับการ Hugging Face Text Generation (TGI) ซึ่งทำให้การโฮสต์และการปรับให้เหมาะสมแบบจำลองง่ายขึ้น [1]- DeepSpeed: ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี DeepSpeed เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรในอินสแตนซ์ EC2 สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นโดยมีทรัพยากรน้อยลงลดต้นทุน [2]
4. ความสามารถในการปรับขนาดและพร้อมกัน **
- การตั้งค่าพร้อมกัน: ปรับระดับพร้อมกันตามความต้องการของแอปพลิเคชันของคุณ การเกิดขึ้นพร้อมกันที่สูงขึ้นสามารถเพิ่มปริมาณงาน แต่อาจเพิ่มเวลาแฝงหากไม่ได้รับการจัดการอย่างถูกต้อง [4]-การปรับขนาดอัตโนมัติ: ใช้การปรับขนาดอัตโนมัติโดยใช้บริการ AWS เช่น EC2 Auto Scaling หรือคุณสมบัติการปรับขนาดในตัวของ Sagemaker เพื่อปรับจำนวนอินสแตนซ์แบบไดนามิกตามความต้องการของเวิร์กโหลด [6]
5. เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการอินพุต/เอาต์พุต **
- ความยาวโทเค็นอินพุต: ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลของคุณด้วยความยาวโทเค็นอินพุตที่แตกต่างกัน โดยทั่วไปอินพุตที่สั้นกว่าส่งผลให้เวลาการอนุมานเร็วขึ้นในขณะที่อินพุตที่ยาวขึ้นอาจต้องใช้อินสแตนซ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น [1] [4]- ความยาวโทเค็นเอาท์พุท: ในทำนองเดียวกันการปรับความยาวโทเค็นเอาท์พุทอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพ เพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์เหล่านี้ตามกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
6. การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน **
- ประเภทอินสแตนซ์: ประสิทธิภาพการทำงานและค่าใช้จ่ายโดยการเลือกประเภทอินสแตนซ์ที่เสนออัตราส่วนราคาตามประสิทธิภาพที่ดีที่สุด ตัวอย่างเช่นอินสแตนซ์ G4 จะถูกบันทึกไว้สำหรับความคุ้มค่าในปริมาณงาน AI [2]- อินสแตนซ์ที่สงวนไว้และอินสแตนซ์สปอต: ใช้อินสแตนซ์ที่สงวนไว้สำหรับปริมาณงานที่คาดการณ์ได้และอินสแตนซ์สปอตสำหรับงานหรืองานที่มีการขัดจังหวะเพื่อลดต้นทุน [3]
ด้วยการใช้กลยุทธ์เหล่านี้คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเวลาแฝงและปริมาณงานของโมเดล Deepseek-R1 ได้อย่างมีนัยสำคัญในอินสแตนซ์ AWS GPU
การอ้างอิง:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[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-raviton4?lang=
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-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/
[6] https://community.aws/content/2siuccxq3fbz5ntfgtguzui90y2/deepseek-r1-guide-to-running-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-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-desktops