Mengoptimalkan Deepseek-R1 untuk latensi rendah pada AWS melibatkan beberapa strategi yang fokus pada arsitektur penyebaran model dan cara input diproses. Berikut adalah beberapa contoh terperinci tentang cara mencapai optimasi ini:
1. Memilih perangkat keras dan jenis instance yang tepat **
Untuk mengoptimalkan Deepseek-R1 untuk latensi rendah, memilih perangkat keras yang sesuai sangat penting. AWS menawarkan berbagai jenis instance dengan konfigurasi GPU yang berbeda, seperti P4D (NVIDIA A100), G5 (NVIDIA A10G), G6 (NVIDIA L4), dan keluarga G6E (NVIDIA L40s), masing -masing dengan opsi untuk 1, 4, atau 8 gpus per contoh [4]. Untuk model besar seperti Deepseek-R1, menggunakan instance dengan beberapa GPU secara signifikan dapat meningkatkan kinerja dengan memungkinkan model sharding di seluruh GPU, yang mengurangi kendala memori dan meningkatkan throughput [1].
2. Menggunakan inferensi yang dioptimalkan latensi **
Amazon Bedrock menyediakan kemampuan inferensi yang dioptimalkan latensi yang dapat meningkatkan responsif aplikasi LLM. Meskipun fitur ini terutama disorot untuk model seperti Anthropic Claude dan Meta S Llama, optimisasi serupa dapat diterapkan pada model lain dengan memanfaatkan infrastruktur yang mendasarinya. Untuk mengaktifkan optimasi latensi, pastikan bahwa panggilan API Anda dikonfigurasi untuk menggunakan pengaturan latensi yang dioptimalkan [2].
3. Rekayasa cepat untuk optimasi latensi **
Membuat permintaan yang efisien sangat penting untuk mengurangi latensi dalam aplikasi LLM. Berikut beberapa strategi:
- Tetap compa ringkas: Permintaan pendek dan terfokus mengurangi waktu pemrosesan dan meningkatkan waktu untuk token pertama (TTFT) [2].
- memecah tugas yang kompleks: Bagilah tugas -tugas besar menjadi potongan yang lebih kecil dan dapat dikelola untuk mempertahankan respons [2].
- Manajemen Konteks Cerdas: Sertakan hanya konteks yang relevan dalam permintaan untuk menghindari pemrosesan yang tidak perlu [2].
- Token Management: Pantau dan optimalkan penggunaan token untuk mempertahankan kinerja yang konsisten. Model yang berbeda tokenize teks secara berbeda, sehingga menyeimbangkan pelestarian konteks dengan kebutuhan kinerja sangat penting [2].
4. Menerapkan respons streaming **
Alih -alih menunggu respons lengkap, streaming memungkinkan aplikasi untuk menampilkan respons saat sedang dihasilkan. Pendekatan ini dapat secara signifikan meningkatkan kinerja yang dirasakan dengan melibatkan pengguna secara real-time, bahkan jika waktu pemrosesan yang sebenarnya tetap tidak berubah [2].
5. Caching cepat dan routing cerdas **
Meskipun tidak secara khusus disebutkan untuk Deepseek-R1, fitur-fitur seperti caching cepat dan perutean cerdas yang tersedia di Amazon Bedrock dapat mengoptimalkan biaya dan latensi dengan mengurangi overhead pemrosesan untuk konteks yang sering digunakan kembali dan mengarahkan permintaan ke model yang paling tepat berdasarkan kompleksitas cepat [2].
6. Memilih wilayah AWS yang tepat **
Memilih wilayah AWS yang paling dekat dengan pengguna Anda dapat mengurangi latensi jaringan. Pastikan wilayah yang dipilih mendukung layanan yang Anda butuhkan, seperti Amazon Bedrock, dan pertimbangkan efisiensi biaya juga [9].
7. Penanganan kesalahan dan coba lagi mekanisme **
Menerapkan penanganan kesalahan yang kuat dengan backoff eksponensial untuk retries dapat mencegah kegagalan dan meningkatkan keandalan sistem. Ini memastikan bahwa kesalahan sementara tidak berdampak signifikan secara keseluruhan latensi [9].
Dengan menggabungkan strategi ini, Anda dapat secara efektif mengoptimalkan Deepseek-R1 untuk latensi rendah pada AWS, memastikan aplikasi yang responsif dan efisien.
Kutipan:
[1.
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-ai-responsive--practical-guide-to-amazon-bedrock-latency-optimizized-inference/
[3] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
[4.
[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-leike-deepseek-with-pompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-ledrock-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/