AWS에서 낮은 대기 시간을 위해 DeepSeek-R1을 최적화하려면 모델의 배포 아키텍처와 입력이 처리되는 방식에 중점을 둔 몇 가지 전략이 포함됩니다. 이 최적화를 달성하는 방법에 대한 자세한 예는 다음과 같습니다.
1. 올바른 하드웨어 및 인스턴스 유형 선택 **
낮은 대기 시간을 위해 DeepSeek-R1을 최적화하려면 적절한 하드웨어를 선택하는 것이 중요합니다. AWS는 P4D (NVIDIA A100), G5 (NVIDIA A10G), G6 (NVIDIA L4) 및 G6E (NVIDIA L40S) 패밀리와 같은 다양한 GPU 구성을 갖는 다양한 인스턴스 유형을 제공하며 각각 1, 4 또는 8 GPU 옵션이 있습니다 [4]. DeepSeek-R1과 같은 대규모 모델의 경우 여러 GPU가있는 인스턴스를 사용하면 GPU를 가로 질러 모델 샤딩을 허용하여 메모리 제약을 줄이고 처리량을 증가시켜 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다 [1].
2. 대기 시간에 최적화 된 추론 사용 **
Amazon Bedrock은 LLM 응용 프로그램의 책임을 향상시킬 수있는 대기 시간 최적화 된 추론 기능을 제공합니다. 이 기능은 주로 Anthropic의 Claude 및 Meta 's Llama와 같은 모델에 대해 강조되지만 기본 인프라를 활용하여 다른 모델에 유사한 최적화를 적용 할 수 있습니다. 대기 시간 최적화를 활성화하려면 API 호출이 최적화 된 대기 시간 설정을 사용하도록 구성되어 있는지 확인하십시오 [2].
3. 대기 시간 최적화를위한 프롬프트 엔지니어링 **
LLM 애플리케이션의 대기 시간을 줄이려면 효율적인 프롬프트 제작이 필수적입니다. 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.
- 프롬프트를 간결하게 유지하십시오 : 짧고 집중된 프롬프트는 처리 시간을 줄이고 첫 토큰 (TTFT)까지의 시간을 개선합니다 [2].
- 복잡한 작업 분해 : 대규모 작업을 더 작고 관리 가능한 덩어리로 나누어 응답 성을 유지합니다 [2].
- 스마트 컨텍스트 관리 : 불필요한 처리를 피하기 위해 프롬프트에 관련 컨텍스트 만 포함 [2].
- 토큰 관리 : 일관된 성능을 유지하기 위해 토큰 사용량을 모니터링하고 최적화합니다. 다른 모델은 텍스트를 다르게 토큰 화하므로 컨텍스트 보존을 성능 요구와 균형을 유지하는 것이 중요합니다 [2].
4. 스트리밍 응답 구현 **
완전한 응답을 기다리는 대신 스트리밍을 사용하면 응용 프로그램이 응답이 생성 될 때 응답을 표시 할 수 있습니다. 이 접근법은 실제 처리 시간이 변경되지 않은 경우에도 사용자를 실시간으로 참여시켜 인식 된 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다 [2].
5. 프롬프트 캐싱 및 지능형 라우팅 **
DeepSeek-R1에 대해서는 구체적으로 언급되지 않았지만 Amazon Bedrock에서 사용할 수있는 프롬프트 캐싱 및 지능형 라우팅과 같은 기능은 자주 재사용 된 컨텍스트에 대한 처리 오버 헤드를 줄이고 신속한 복잡성을 기반으로 가장 적절한 모델로 요청을 지시하여 비용과 대기 시간을 최적화 할 수 있습니다 [2].
6. 올바른 AWS 지역 선택 **
사용자와 가장 가까운 AWS 영역을 선택하면 네트워크 대기 시간이 줄어들 수 있습니다. 선택한 지역이 Amazon Bedrock과 같이 필요한 서비스를 지원하고 비용 효율성을 고려하는지 확인하십시오 [9].
7. 오류 처리 및 재 시도 메커니즘 **
리소티에 대한 지수 백 오프로 강력한 오류 처리를 구현하면 고장을 방지하고 시스템 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 이렇게하면 과도 오차가 전반적인 대기 시간에 크게 영향을 미치지 않도록합니다 [9].
이러한 전략을 결합함으로써 AWS에서 낮은 대기 시간을 위해 DeepSeek-R1을 효과적으로 최적화하여 반응적이고 효율적인 응용 프로그램을 보장 할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-ai-responsiveness-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-distilled-models-with-hugging-face-tgi-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://aws.amazon.com/tutorials/deploying-low-latency-applications-with--aw-local-zones/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-like-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-avail-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-o-aws-bedrock/