AWS GPU örneklerine Deepseek-R1 modellerinin gecikmesini ve verimini optimize etmek, AWS hizmetlerinden, donanım yapılandırmalarından ve model optimizasyonlarından yararlanan çeşitli stratejiler içerir. İşte performansı geliştirmek için ayrıntılı bir rehber:
1. Doğru donanımı seçin **
- Örnek seçimi: AWS, her biri farklı GPU tiplerine sahip (örneğin, NVIDIA A10G, L4, L40s ve A100) `ml.g5`,` ml.g6` ve `ml.p4d` gibi çeşitli GPU örnekleri sunar. Deepseek-R1 modelleri için, `ml.g6e.xlarge` ve` ml.p4d.24xlarge 'gibi örnekler güçlü GPU'ları ve bellek kapasitesi nedeniyle yüksek performans göstermiştir [1] [4].- GPU sayımı: Örnek başına GPU sayısının arttırılması, birden fazla GPU boyunca model parçalanmasına izin vererek verimi önemli ölçüde artırabilir. Deepseek-R1-Distill-Llama-70b gibi büyük modeller için, 8 GPU (örn., `Ml.g6e.48xlarge`) olan örnekleri kullanmak önerilir [4].
2. Model Optimizasyon Teknikleri **
-Model Damıtma: Deepseek-R1-Distill-Qwen ve Lama varyantları gibi Deepseek-R1'in damıtılmış versiyonlarını kullanmak, kabul edilebilir performansı korurken hesaplama gereksinimlerini azaltabilir. Bu modeller daha küçük ve daha verimlidir, bu da onları alt uç GPU'lar için uygun hale getirir [1] [3].- Nicelendirme ve Karışık Hassasiyet: Kantifiye ve karışık hassasiyet gibi teknikler (örn. BFLOAT16 kullanılarak), bellek kullanımını azaltabilir ve önemli doğruluk kaybı olmadan çıkarım hızını artırabilir [1].
3. AWS Hizmetleri ve Araçlar **
- Amazon Sagemaker: Deepseek-R1 modelleri için Sagemaker'ın aerodinamik dağıtım sürecini kullanın. Model barındırma ve optimizasyonu basitleştiren Yüz metin üretim çıkarımını (TGI) kucaklamayı destekler [1].- DeepSpeed: EC2 örneklerinde kaynak kullanımını optimize etmek için DeepSpeed teknolojisini kullanın. Bu, daha az kaynakla daha iyi performansa yol açabilir ve maliyetleri azaltır [2].
4. Ölçeklenebilirlik ve eşzamanlılık **
- Eşzamanlılık Ayarları: Uygulamanızın ihtiyaçlarına göre eşzamanlılık düzeylerini ayarlayın. Daha yüksek eşzamanlılık verimi artırabilir, ancak düzgün yönetilmezse gecikmeyi de artırabilir [4].-Otomatik ölçeklendirme: İş yükü taleplerine göre örnek sayımlarını dinamik olarak ayarlamak için EC2 otomatik ölçeklendirme veya Sagemaker'ın yerleşik ölçeklendirme özellikleri gibi AWS hizmetlerini kullanarak otomatik ölçeklendirme uygulayın [6].
5. Giriş/çıkış işlemlerini optimize et **
- Giriş token uzunluğu: Modellerinizin performansını farklı giriş jeton uzunlukları ile değerlendirin. Daha kısa girişler genellikle daha hızlı çıkarım sürelerine neden olurken, daha uzun girişler daha güçlü örnekler gerektirebilir [1] [4].- Çıkış token uzunluğu: Benzer şekilde, çıkış belirteç uzunluklarının ayarlanması performansı etkileyebilir. Bu parametreleri özel kullanım durumunuza göre optimize edin.
6. Maliyet optimizasyonu **
- Örnek türleri: En iyi fiyat performans oranını sunan örnek türlerini seçerek bakiye performansı ve maliyet. Örneğin, G4 örnekleri AI iş yüklerindeki maliyet etkinlikleri için not edilir [2].- Ayrılmış Örnekler ve Spot Örnekleri: Maliyetleri azaltmak için kesintilerin tolere edilebileceği parti işleri veya görevler için öngörülebilir iş yükleri ve spot örnekleri için ayrılmış örnekleri kullanın [3].
Bu stratejileri uygulayarak, AWS GPU örneklerine Deepseek-R1 modellerinin gecikmesini ve verimini önemli ölçüde optimize edebilirsiniz.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-depseek-on-an-ws-ec2-instance?lang=en
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1ib5f3tjsfpadpxs/deploying-depseek-distill-llama-70b-for-for-batch=en-on-wraviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[5] https://www.reddit.com/r/elfhosted/comments/1ibl5wr/how_mach_money_would_i_need_to_run_r1_deepseek/
[6] https://community.aws/content/2siuccxq3fbz5ntfgtguzui90y2/deepseek-r1-guide-ninning-multiple-variarits-on-waws
[7] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-evailable-in-samazon-bedrock-Marketplace-and-hamazon-sagemaker-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-se-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-deskttops