AWSの低レイテンシのためにDeepSeek-R1を最適化するには、モデルの展開アーキテクチャと入力の処理方法の両方に焦点を当てたいくつかの戦略が含まれます。この最適化を達成する方法の詳細な例を以下に示します。
1。適切なハードウェアとインスタンスタイプの選択**
低レイテンシのためにDeepSeek-R1を最適化するには、適切なハードウェアを選択することが重要です。 AWSは、P4D(NVIDIA A100)、G5(NVIDIA A10G)、G6(NVIDIA L4)、およびG6E(NVIDIA L40S)ファミリーなど、さまざまなGPU構成を備えたさまざまなインスタンスタイプを提供します。 DeepSeek-R1などの大規模なモデルの場合、複数のGPUを使用してインスタンスを使用すると、GPUを横切るモデルシャードが可能になることでパフォーマンスを大幅に向上させることができます。これにより、メモリの制約が減少し、スループットが増加します[1]。
2。レイテンシー最適化推論の使用**
Amazon Bedrockは、LLMアプリケーションの応答性を高めることができる潜在的な最適化された推論機能を提供します。この機能は主に、人類のクロードやメタのラマなどのモデルで強調されていますが、基礎となるインフラストラクチャを活用することにより、同様の最適化を他のモデルに適用できます。遅延最適化を有効にするには、API呼び出しが最適化されたレイテンシ設定を使用するように構成されていることを確認します[2]。
3。レイテンシの最適化のための迅速なエンジニアリング**
LLMアプリケーションの遅延を減らすためには、効率的なプロンプトを作成することが不可欠です。ここにいくつかの戦略があります：
- プロンプトを簡潔に保ちます：短い、フォーカスプロンプトは処理時間を短縮し、最初のトークン(TTFT)までの時間を改善します[2]。
- 複雑なタスクを分解します：大きなタスクを小さくて管理しやすいチャンクに分割して、応答性を維持します[2]。
- スマートコンテキスト管理：不必要な処理を避けるために、プロンプトに関連するコンテキストのみを含めます[2]。
- トークン管理：トークンの使用を監視および最適化して、一貫したパフォーマンスを維持します。さまざまなモデルがテキストを異なる方法でトークン化するため、コンテキストの保存とパフォーマンスニーズのバランスをとることが重要です[2]。
4。ストリーミング応答の実装**
完全な応答を待つ代わりに、ストリーミングにより、アプリケーションが生成されている応答を表示できます。このアプローチは、実際の処理時間が変更されていない場合でも、ユーザーをリアルタイムで引き付けることにより、知覚されたパフォーマンスを大幅に改善できます[2]。
5。プロンプトキャッシュとインテリジェントルーティング**
DeepSeek-R1については特に言及されていませんが、Amazon Bedrockで利用可能な迅速なキャッシュやインテリジェントルーティングなどの機能は、頻繁に再利用されたコンテキストのために処理オーバーヘッドを削減し、迅速な複雑さに基づいて最も適切なモデルにリクエストを向けることにより、コストと遅延の両方を最適化できます[2]。
6。適切なAWS地域を選択**
ユーザーに最も近いAWS領域を選択すると、ネットワークの遅延を減らすことができます。選択した地域が、Amazon Bedrockなどの必要なサービスをサポートしていることを確認し、コスト効率も検討してください[9]。
###7。メカニズムの取り扱いと再試行エラー**
RETRIESのために指数関数的なバックオフを使用して堅牢なエラー処理を実装すると、障害を防ぎ、システムの信頼性を向上させることができます。これにより、一時的なエラーが全体的なレイテンシに大きな影響を与えないことが保証されます[9]。
これらの戦略を組み合わせることにより、AWSの低レイテンシのためにDeepSeek-R1を効果的に最適化し、応答性の高い効率的なアプリケーションを確保できます。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-ai-responsivesing-apractical-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-distill-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://aws.amazon.com/tutorials/deploying-low-latency-applications with-with-local-zones/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-rasinoning-models-deepseek-with-plompt-ptimization-on-amazon-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[8] https://www.megaport.com/blog/how-to-fix-poor-aws-latency/
[9] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/