Optimizuojant „Deepseeek-R1“, kad AWS būtų mažas, apima keletą strategijų, kuriose pagrindinis dėmesys skiriamas tiek modelio diegimo architektūrai, tiek į tai, kaip įėjimai tvarkomi. Čia yra keletas išsamių pavyzdžių, kaip pasiekti šį optimizavimą:
1. Tinkamos aparatūros ir egzempliorių tipų pasirinkimas **
Norint optimizuoti „Deepseek-R1“ mažam delsai, labai svarbu pasirinkti tinkamą aparatinę įrangą. AWS siūlo įvairius egzempliorių tipus, turinčius skirtingas GPU konfigūracijas, tokias kaip P4D (NVIDIA A100), G5 (NVIDIA A10G), G6 (NVIDIA L4) ir G6E (NVIDIA L40S) šeimos, kiekviena iš jų yra 1, 4 arba 8 GPU vienai instancijai [4]. Dideliems modeliams, tokiems kaip „Deepseek-R1“, egzempliorių, turinčių kelis GPU, naudojimas gali žymiai pagerinti našumą, leisdama modeliui plauti per GPU, o tai sumažina atminties apribojimus ir padidina pralaidumą [1].
2. Naudojant latentinį optimizuotą išvadą **
„Amazon Bedrock“ suteikia latentinį optimizuotų išvadų galimybes, kurios gali pagerinti LLM programų reagavimą. Nors ši funkcija pirmiausia pabrėžiama tokiems modeliams kaip „Anthropic“ Claude ir Meta Slama, panašius optimizavimus galima pritaikyti kitiems modeliams, pasinaudojant pagrindine infrastruktūra. Norėdami įjungti latentinį optimizavimą, įsitikinkite, kad jūsų API skambučiai yra sukonfigūruoti naudoti optimizuotus latentinio nustatymus [2].
3. Atidarykite inžineriją latentui optimizuoti **
Efektyvūs raginimai yra būtini norint sumažinti latenciją LLM programose. Čia yra keletas strategijų:
- Laikykitės glaustų raginimų: trumpi, orientuoti raginimai sutrumpinti apdorojimo laiką ir pagerinti laiką iki pirmojo žetono (TTFT) [2].
- Suskirstykite sudėtingas užduotis: Padalinkite dideles užduotis į mažesnius, valdomus dalis, kad išlaikytumėte reagavimą [2].
- Smart konteksto valdymas: įtraukite tik svarbų kontekstą į raginimus, kad išvengtumėte nereikalingo apdorojimo [2].
- Ženklo valdymas: stebėkite ir optimizuokite žetonų naudojimą, kad išlaikytumėte nuoseklų našumą. Skirtingi modeliai skirtingai apibūdina tekstą, todėl labai svarbu subalansuoti konteksto išsaugojimą su našumo poreikiais [2].
4. Srautinio atsakymų įgyvendinimas **
Užuot laukę visiško atsakymo, srautinis perdavimas leidžia programai parodyti atsakymą, nes jis generuojamas. Šis požiūris gali žymiai pagerinti suvokiamą našumą, įtraukiant vartotojus realiuoju laiku, net jei tikrasis apdorojimo laikas nesikeičia [2].
5. Greitas talpyklos kaupimas ir intelektualus maršrutas **
Nors „Deepseeek-R1“ nėra konkrečiai paminėtos, tokios funkcijos kaip greitas talpyklos kaupimas ir intelektualus maršrutas, prieinamas „Amazon Bedrock“, gali optimizuoti tiek sąnaudas, tiek latenciją, sumažinant apdorojimo pridėtines išlaidas dažnai panaudotam kontekstui ir nukreipiant užklausas į tinkamiausius modelius, pagrįstus greitu sudėtingumu [2].
6. Tinkamo AWS regiono pasirinkimas **
Pasirinkus AWS regioną, esantį arčiausiai jūsų vartotojų, galite sumažinti tinklo delsą. Įsitikinkite, kad pasirinktas regionas palaiko jums reikalingas paslaugas, tokias kaip „Amazon Bedrock“, ir apsvarstykite ir ekonominį efektyvumą [9].
7. Klaidų tvarkymas ir bandymo mechanizmai **
Įdiegus patikimą klaidų tvarkymą naudojant eksponentinę pakartojimų atlošą, galite užkirsti kelią gedimams ir pagerinti sistemos patikimumą. Tai užtikrina, kad trumpalaikės klaidos nedaro didelės įtakos bendram latencijai [9].
Derindami šias strategijas, galite veiksmingai optimizuoti „Deepseek-R1“, kad AWS būtų mažas vėlavimas, užtikrindami reaguojantį ir efektyvų pritaikymą.
Citatos:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-ai-resesponsyvumo-Actical-guide-to-amazon-bedrock-latency-optimed-inference/
[3] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-on-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-tyle-deepspt-with-prompt-optimization-on-mazon-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-avable-in-amazon-drock-marketplace-and-mazon-sagemaker-jumpstart/
[8] https://www.megaport.com/blog/how-to-fix-poor-aws-patency/
[9] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-ws-bedrock/