Оптимізація DeepSeek-R1 для низької затримки на AWS передбачає декілька стратегій, які зосереджуються як на архітектурі розгортання моделі, так і на спосіб обробки входів. Ось кілька детальних прикладів того, як досягти цієї оптимізації:
1. Вибір правильних типів обладнання та екземплярів **
Щоб оптимізувати DeepSeek-R1 для низької затримки, вибір відповідного обладнання має вирішальне значення. AWS пропонує різні сімейства екземплярів з різними конфігураціями GPU, такими як P4D (NVIDIA A100), G5 (NVIDIA A10G), G6 (NVIDIA L4) та G6E (NVIDIA L40S), кожна з варіантів для 1, 4 або 8 GPUS для [4]. Для великих моделей, таких як DeepSeek-R1, використання екземплярів з декількома графічними процесорами може значно покращити продуктивність, дозволяючи модель, що осколювалось через графічні процесори, що зменшує обмеження пам'яті та збільшує пропускну здатність [1].
2. Використання затримки-оптимізованих умов **
Amazon BedRock забезпечує оптимізовані затримки можливості висновку, що може підвищити чутливість додатків LLM. Незважаючи на те, що ця функція в основному виділена для таких моделей, як антропічна Клод та мета -лама, подібні оптимізації можуть бути застосовані до інших моделей шляхом використання основної інфраструктури. Щоб увімкнути оптимізацію затримки, переконайтеся, що ваші виклики API налаштовані для використання оптимізованих параметрів затримки [2].
3. Швидка інженерія для оптимізації затримки **
Виконання ефективних підказок має важливе значення для зменшення затримки в програмах LLM. Ось кілька стратегій:
- Зберігайте підказки стислими: короткі, цілеспрямовані підказки скорочують час обробки та покращують час до першого маркера (TTFT) [2].
- Розбийте складні завдання: розділіть великі завдання на менші, керовані шматки, щоб підтримувати чуйність [2].
- Управління розумним контекстом: Включіть лише відповідний контекст у підказки, щоб уникнути зайвої обробки [2].
- Управління токенами: монітор та оптимізуйте використання токенів для підтримки послідовної продуктивності. Різні моделі токенізують текст по -різному, тому збалансування збереження контексту з потребами продуктивності має вирішальне значення [2].
4. Впровадження потокових відповідей **
Замість того, щоб чекати повної відповіді, Streaming дозволяє програмі відображати відповідь під час її створення. Такий підхід може значно покращити сприйняту продуктивність, залучаючи користувачів до реального часу, навіть якщо фактичний час обробки залишається незмінним [2].
5. Швидке кешування та інтелектуальна маршрутизація **
Незважаючи на те, що спеціально не згадується для DeepSeek-R1, такі функції, як швидке кешування та інтелектуальна маршрутизація, доступна в Amazon Bedrock, можуть оптимізувати як вартість, так і затримку, зменшивши обробку накладних витрат на часто повторно використані контексти та спрямовані запити на найбільш відповідні моделі, засновані на швидкій складності [2].
6. Вибір правильного регіону AWS **
Вибір регіону AWS, найближчого до ваших користувачів, може зменшити затримку мережі. Переконайтесь, що обраний регіон підтримує необхідні вам послуги, наприклад, Amazon Bedrock, а також враховуйте економічну ефективність [9].
7. Механізми поводження з помилками
Впровадження надійної обробки помилок за допомогою експоненціального резервного відступу може запобігти збоям та підвищити надійність системи. Це гарантує, що перехідні помилки не суттєво впливають на загальну затримку [9].
Поєднуючи ці стратегії, ви можете ефективно оптимізувати DeepSeek-R1 для низької затримки на AWS, забезпечуючи чуйне та ефективне застосування.
Цитати:
[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-responsivies-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-distill-models-with-hugging-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-resoning-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-jummpstart/
[8] https://www.megaport.com/blog/how-to-fix-poor-aws-latency/
[9] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/