Оптимизация DeepSeek-R1 для низкой задержки на AWS включает в себя несколько стратегий, которые фокусируются как на архитектуре развертывания модели, так и на том, как обрабатываются входные данные. Вот несколько подробных примеров того, как достичь этой оптимизации:
1. Выбор правильного аппаратного и типа экземпляров **
Чтобы оптимизировать DeepSeek-R1 для низкой задержки, выбор соответствующего оборудования имеет решающее значение. AWS предлагает различные типы экземпляров с различными конфигурациями GPU, такими как P4D (NVIDIA A100), G5 (NVIDIA A10G), G6 (NVIDIA L4) и семейства G6E (NVIDIA L40S), каждый из которых имеет варианты для 1, 4 или 8 графических процессоров [4]. Для крупных моделей, таких как DeepSeek-R1, использование экземпляров с несколькими графическими процессорами может значительно улучшить производительность, позволяя модельным нарушениям через графические процессоры, что уменьшает ограничения памяти и увеличивает пропускную способность [1].
2. Использование оптимизированного задержки вывода **
Amazon Bedrock обеспечивает оптимизированные задержки возможностей вывода, которые могут повысить отзывчивость приложений LLM. Хотя эта особенность в основном подчеркивается для таких моделей, как Антроп Клод и Метама, аналогичные оптимизации могут быть применены к другим моделям, используя базовую инфраструктуру. Чтобы включить оптимизацию задержки, убедитесь, что ваши вызовы API настроены для использования оптимизированных настроек задержки [2].
3.
Создание эффективных подсказок имеет важное значение для сокращения задержки в приложениях LLM. Вот несколько стратегий:
- Сохраняйте подсказки кратко: короткие, сфокусированные подсказки сокращают время обработки и улучшают время до первого токена (TTFT) [2].
- Разбейте сложные задачи: разделите большие задачи на более мелкие, управляемые куски, чтобы поддерживать отзывчивость [2].
- Управление интеллектуальным контекстом: включайте только соответствующий контекст в подсказки, чтобы избежать ненужной обработки [2].
- Управление токеном: мониторинг и оптимизируйте использование токенов, чтобы поддерживать постоянную производительность. Различные модели токенизируют текст по -разному, поэтому уравновешивание контекста сохранения с потребностями в производительности имеет решающее значение [2].
4. Реализация потоковых ответов **
Вместо того, чтобы ждать полного ответа, потоковая передача позволяет приложению отображать ответ по мере его создания. Этот подход может значительно улучшить воспринимаемую производительность, привлекая пользователей в режиме реального времени, даже если фактическое время обработки остается неизменным [2].
5. Пригласить кэширование и интеллектуальную маршрутизацию **
Несмотря на то, что не упоминается для DeepSeek-R1, такие функции, как быстрое кэширование и интеллектуальная маршрутизация, доступные в коренной породе Amazon, могут оптимизировать как стоимость, так и задержку путем снижения накладных расходов обработки для часто повторно повторно повторно используемых контекстов и направления запросов на наиболее подходящие модели на основе сложности быстрого [2].
6. Выбор правильного региона AWS **
Выбор региона AWS, ближайший к вашим пользователям, может сократить задержку сети. Убедитесь, что выбранный регион поддерживает необходимые вам услуги, такие как Amazon Bedrock, а также рассмотрите экономическую эффективность [9].
7. Обработка ошибок и механизмы повторения **
Реализация надежной обработки ошибок с экспоненциальным отбором для повторных поисков может предотвратить сбои и повысить надежность системы. Это гарантирует, что временные ошибки не влияют на общую задержку [9].
Объединив эти стратегии, вы можете эффективно оптимизировать DeepSeek-R1 для низкой задержки на AWS, обеспечивая отзывчивое и эффективное применение.
Цитаты:
[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-responsivination-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-ghing-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-rease-models-like-deepseek-with-prompt-optimization-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/