L'optimisation de Deepseek-R1 pour une faible latence sur AWS implique plusieurs stratégies qui se concentrent à la fois sur l'architecture de déploiement du modèle et la façon dont les entrées sont traitées. Voici quelques exemples détaillés de la façon d'atteindre cette optimisation:
1. Choisir les bons types de matériel et d'instance **
Pour optimiser Deepseek-R1 pour une faible latence, la sélection du matériel approprié est cruciale. AWS propose divers types d'instances avec différentes configurations de GPU, telles que les familles P4D (NVIDIA A100), G5 (NVIDIA A10G), G6 (NVIDIA L4) et G6E (NVIDIA L40S), chacune avec des options pour 1, 4 ou 8 GPU par instance [4]. Pour les grands modèles comme Deepseek-R1, l'utilisation d'instances avec plusieurs GPU peut considérablement améliorer les performances en permettant un fragment des modèles sur les GPU, ce qui réduit les contraintes de mémoire et augmente le débit [1].
2. Utilisation d'inférence optimisée à la latence **
Le fondement d'Amazon fournit des capacités d'inférence optimisées à la latence qui peuvent améliorer la réactivité des applications LLM. Bien que cette fonctionnalité soit principalement mise en évidence pour des modèles tels que le Claude et le lama de méta-méta, des optimisations similaires peuvent être appliquées à d'autres modèles en tirant parti de l'infrastructure sous-jacente. Pour activer l'optimisation de latence, assurez-vous que vos appels API sont configurés pour utiliser des paramètres de latence optimisés [2].
3. Ingénierie rapide pour l'optimisation de latence **
L'alimentation des invites efficaces est essentielle pour réduire la latence dans les applications LLM. Voici quelques stratégies:
- Gardez les invites concises: les invites courtes et ciblées réduisent le temps de traitement et améliorent le temps vers le premier jeton (TTFT) [2].
- Décomposer des tâches complexes: divisez les grandes tâches en morceaux plus petits et gérables pour maintenir la réactivité [2].
- Gestion du contexte intelligent: incluez uniquement le contexte pertinent dans les invites pour éviter un traitement inutile [2].
- Gestion des jetons: surveiller et optimiser l'utilisation des jetons pour maintenir des performances cohérentes. Différents modèles tokenisent le texte différemment, donc équilibrer la préservation du contexte avec les besoins de performance est crucial [2].
4. Implémentation de réponses en streaming **
Au lieu d'attendre la réponse complète, le streaming permet à l'application d'afficher la réponse lors de sa génération. Cette approche peut considérablement améliorer les performances perçues en engageant les utilisateurs en temps réel, même si le temps de traitement réel reste inchangé [2].
5. Cache rapide et routage intelligent **
Bien qu'ils ne soient pas spécifiquement mentionnés pour Deepseek-R1, des fonctionnalités telles que la mise en cache rapide et le routage intelligent disponible dans le fondement amazon peuvent optimiser à la fois le coût et la latence en réduisant les frais généraux de traitement pour des contextes fréquemment réutilisés et en réalisant les demandes vers les modèles les plus appropriés basés sur la complexité rapide [2].
6. Choisir la bonne région AWS **
La sélection d'une région AWS la plus proche de vos utilisateurs peut réduire la latence du réseau. Assurez-vous que la région choisie prend en charge les services dont vous avez besoin, comme le fondement d'Amazon, et envisagez également de rentabilité [9].
7. Mécanismes d'erreur et de réessayer **
La mise en œuvre d'une gestion des erreurs robuste avec un revers exponentiel pour les tentatives peut empêcher les échecs et améliorer la fiabilité du système. Cela garantit que les erreurs transitoires n'ont pas un impact significatif sur la latence globale [9].
En combinant ces stratégies, vous pouvez optimiser efficacement Deepseek-R1 pour une faible latence sur AWS, assurant une application réactive et efficace.
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-ai-ponsivesive-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-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://aws.amazon.com/tutorials/deploying-low-latency-applications-with-aws-local-zones/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-like-deepseek-with-prompt-optimisation-on-amazon-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-kumpstart/
[8] https://www.megaport.com/blog/how-to-fix-poor-aws-latency/
[9] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/