هل يمكنك تقديم أمثلة على كيفية تحسين DeepSeek-R1 لانخفاض الكمون في AWS

1. اختيار الأجهزة المناسبة وأنواع المثيلات **

لتحسين DeepSeek-R1 للتقاط زمن الوصول ، فإن اختيار الأجهزة المناسبة أمر بالغ الأهمية. تقدم AWS أنواعًا مختلفة من الأمثلة مع تكوينات GPU مختلفة ، مثل عائلات P4D (NVIDIA A100) و G5 (NVIDIA A10G) و G6 (NVIDIA L4) و G6E (NVIDIA L40S) ، ولكل منها خيارات لـ 1 أو 4 أو 8 GPU لكل حالة [4]. بالنسبة للطرز الكبيرة مثل DeepSeek-R1 ، يمكن أن يؤدي استخدام مثيلات مع وحدات معالجة الرسومات المتعددة إلى تحسين الأداء بشكل كبير من خلال السماح بتشويش النموذج عبر وحدات معالجة الرسومات ، مما يقلل من قيود الذاكرة ويزيد من الإنتاجية [1].

###.

يوفر Amazon Bedrock قدرات الاستدلال المحسنة التي يمكن أن تعزز استجابة تطبيقات LLM. على الرغم من أن هذه الميزة يتم تسليط الضوء عليها بشكل أساسي لنماذج مثل Llaude's Claude و Meta ، إلا أنه يمكن تطبيق تحسينات مماثلة على النماذج الأخرى من خلال الاستفادة من البنية التحتية الأساسية. لتمكين تحسين الكمون ، تأكد من تكوين مكالمات API لاستخدام إعدادات الكمون المحسنة [2].

3. الهندسة المطالبة لتحسين الكمون **

يعد صياغة المطالبات الفعالة ضرورية لتقليل الكمون في تطبيقات LLM. فيما يلي بعض الاستراتيجيات:

Ad

- حافظ على مطالبات موجزة: مطالبات قصيرة ومركزة تقلل من وقت المعالجة وتحسين الوقت للرمز المميز الأول (TTFT) [2].
- تحطيم المهام المعقدة: قسّم المهام الكبيرة إلى قطع أصغر يمكن التحكم فيها للحفاظ على الاستجابة [2].
- إدارة السياق الذكي: قم بتضمين السياق ذي الصلة فقط في مطالبات لتجنب المعالجة غير الضرورية [2].
- إدارة الرمز المميز: مراقبة وتحسين استخدام الرمز المميز للحفاظ على أداء ثابت. نماذج مختلفة تميز النص بشكل مختلف ، لذا فإن موازنة الحفاظ على السياق مع احتياجات الأداء أمر بالغ الأهمية [2].

4. تنفيذ استجابات البث **

بدلاً من انتظار الاستجابة الكاملة ، يتيح البث للتطبيق عرض الاستجابة عند إنشاءه. يمكن أن يحسن هذا النهج بشكل كبير الأداء المتصور من خلال إشراك المستخدمين في الوقت الفعلي ، حتى لو كان وقت المعالجة الفعلي لم يتغير [2].

5. التخزين المؤقت السريع والتوجيه الذكي **

على الرغم من أنه لم يتم ذكره على وجه التحديد لـ Deepseek-R1 ، إلا أن ميزات مثل التخزين المؤقت السريع والتوجيه الذكي المتوفرة في صخور الأمازون يمكنها تحسين التكلفة والكمون من خلال تقليل النفقات العامة للمعالجة من أجل إعادة استخدام السياقات بشكل متكرر وتوجيه الطلبات إلى النماذج الأنسب بناءً على التعقيد الفوري [2].

6. اختيار منطقة AWS الصحيحة **

يمكن اختيار منطقة AWS الأقرب إلى المستخدمين تقليل زمن انتقال الشبكة. تأكد من أن المنطقة المختارة تدعم الخدمات التي تحتاجها ، مثل Amazon Bedrock ، واعتبر كفاءة التكلفة أيضًا [9].

7. آليات معالجة الأخطاء وإعادة المحاولة **

يمكن لتنفيذ معالجة الأخطاء القوية مع التراجع الأسي لإعادة المحاكاة أن تمنع الفشل وتحسين موثوقية النظام. هذا يضمن أن الأخطاء المؤقتة لا تؤثر بشكل كبير على الكمون العام [9].

من خلال الجمع بين هذه الاستراتيجيات ، يمكنك تحسين DeepSeek-R1 بشكل فعال لانخفاض الكمون على AWS ، مما يضمن تطبيقًا مستجيبًا وفعالًا.

الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-use-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-ai-reponsiveliving-a-practical-guide-to-amazon-bedrock-latency-optimized-inference/
[3] https://news.ycombinator.com/item؟id=42865575
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[5] https://aws.amazon.com/tutorialles
[6]
[7]
[8]
[9]