在AWS GPU实例上优化DeepSeek-R1模型的延迟和吞吐量涉及多种利用AWS服务，硬件配置和模型优化的策略。这是提高性能的详细指南：
1。选择正确的硬件**
- 实例选择：AWS提供各种GPU实例，例如`ml.g5`，`ml.g6`和`ml.p4d`，均具有不同的GPU类型(例如NVIDIA A10G，L4，L40S和A100)。对于DeepSeek-R1模型，诸如`ml.g6e.xlarge`和`ml.p4d.24xlarge`之类的实例由于其强大的GPU和内存能力[1] [4]显示出高性能。-GPU计数：通过允许跨多个GPU的模型碎片，增加每个实例的GPU数量可以显着改善吞吐量。对于诸如DeepSeek-R1-Distill-Lalama-70B之类的大型模型，建议使用具有8 GPU的实例(例如，`ml.g6e.48xlarge`)[4]。
2。模型优化技术**
- 模型蒸馏：使用DeepSeek-R1的蒸馏版，例如DeepSeek-R1-Distill-Qwen和Llama变体，可以减少计算需求，同时保持可接受的性能。这些模型较小，更有效，使其适用于低端GPU [1] [3]。- 量化和混合精度：诸如量化和混合精度之类的技术(例如，使用BFLOAT16)可以降低记忆使用情况并提高推理速度而不会丢失明显的准确性损失[1]。
3。AWS服务和工具**
-Amazon SageMaker：用于DeepSeek-R1型号，利用SageMaker的简化部署过程。它支持拥抱面部文本生成推理(TGI)，这简化了模型托管和优化[1]。- 深速：利用深速技术来优化EC2实例的资源使用情况。这可以通过更少的资源来提高性能，从而降低成本[2]。
4。可伸缩性和并发**
- 并发设置：根据应用程序的需求调整并发级别。较高的并发可以增加吞吐量，但如果无法正确管理，也可能会增加延迟[4]。- 自动缩放：使用EC2自动缩放或SageMaker的内置缩放功能(例如工作负载需求)动态调整实例计数(6])，使用AWS服务(例如EC2自动缩放或内置缩放功能)来实现自动缩放[6]。
5。优化输入/输出操作**
- 输入令牌长度：评估不同输入令牌长度的模型的性能。较短的输入通常会导致推理时间更快，而更长的输入可能需要更强大的实例[1] [4]。- 输出令牌长度：类似地，调整输出令牌长度会影响性能。根据您的特定用例优化这些参数。
6。成本优化**
- 实例类型：通过选择提供最佳价格绩效比率的实例类型来平衡性能和成本。例如，G4实例因其在AI工作量中的成本效益而被注意[2]。- 保留实例和点实例：使用保留实例可预测的工作量和批处理作业的现场实例或中断以降低成本的任务[3]。
通过实施这些策略，您可以在AWS GPU实例上显着优化DeepSeek-R1模型的延迟和吞吐量。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist------------------
[2] https://community.aws/content/2SHGS4EQEEKZ32OOZN7AM5LNGEX/BENEFITS-of-installing-deepseek-on-an-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
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-large-model-inference-container/
[5] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ibl5wr/how_much_much_money_would_would_i_need_to_to_run_run_r1_deepseek/
[6] https://community.aws/content/2siuccxq3fbz5ntfgtguzui90y2/deepseek-r1-guide-to--guide-to-multiant-variants-on-aws
[7] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-avable-now-available-in-amazon-bedrock-marketplace-marketplace-and-amazon-sagemaker-sagemaker-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-deepseek-r1-on-vogagon-cloud-desktops