Az AWS alacsony késéssé tétele szempontjából a DeepSeek-R1 optimalizálása számos stratégiát foglal magában, amelyek mind a modell telepítési architektúrájára, mind a bemenetek feldolgozására összpontosítanak. Íme néhány részletes példa erre az optimalizálás elérésére:
1. A megfelelő hardver és példánytípusok kiválasztása **
A DeepSeek-R1 optimalizálása az alacsony késleltetés érdekében a megfelelő hardver kiválasztása döntő jelentőségű. Az AWS különféle példánytípusokat kínál, különféle GPU -konfigurációkkal, például a P4D (NVIDIA A100), a G5 (NVIDIA A10G), a G6 (NVIDIA L4) és a G6E (NVIDIA L40S) családok, mindegyik 1, 4 vagy 8 GPU -k lehetőségeinként. [4]. Az olyan nagy modellek esetében, mint a DeepSeek-R1, a többszörös GPU-kkal rendelkező példányok használata jelentősen javíthatja a teljesítményt azáltal, hogy lehetővé teszi a GPU-k közötti modellszilítást, ami csökkenti a memória korlátozásait és növeli az átviteli sebességet [1].
2. Latencia-optimalizált következtetés felhasználásával **
Az Amazon Bedrock biztosítja a késés-optimalizált következtetési képességeket, amelyek javíthatják az LLM alkalmazások reakcióképességét. Noha ezt a funkciót elsősorban olyan modellek esetében kiemelik, mint az Antropic S Claude és a Meta láma, hasonló optimalizálás alkalmazható más modellekre az alapul szolgáló infrastruktúra kihasználásával. A késés optimalizálásának engedélyezéséhez ellenőrizze, hogy az API -hívások az optimalizált késleltetési beállítások használatához vannak konfigurálva [2].
3. A késleltetés optimalizálásának gyors tervezése **
A hatékony utasítások kidolgozása elengedhetetlen a késés csökkentéséhez az LLM alkalmazásokban. Íme néhány stratégia:
- Tartsa a felszólításokat tömör: a rövid, fókuszált utasítások csökkentik a feldolgozási időt és javítják az első token (TTFT) időtartamot [2].
- Bontja le a komplex feladatokat: Ossza fel a nagy feladatokat kisebb, kezelhető darabokra, hogy fenntartsák a reakcióképességet [2].
- Intelligens kontextuskezelés: A felesleges feldolgozás elkerülése érdekében csak a releváns kontextusokat tartalmazza [2].
- Token menedzsment: Figyelje és optimalizálja a token használatát a következetes teljesítmény fenntartása érdekében. A különböző modellek eltérően tokenizálják a szöveget, tehát a kontextus megőrzésének és a teljesítményigénynek a kiegyensúlyozása elengedhetetlen [2].
4. Streaming válaszok végrehajtása **
Ahelyett, hogy a teljes válaszra várna, a streaming lehetővé teszi az alkalmazás számára, hogy megjelenítse a választ. Ez a megközelítés jelentősen javíthatja az észlelt teljesítményt azáltal, hogy valós időben vonzza be a felhasználókat, még akkor is, ha a tényleges feldolgozási idő változatlan marad [2].
5. Gyors gyorsítótárazás és intelligens útválasztás **
Noha nem említik kifejezetten a DeepSeek-R1-re, az olyan funkciók, mint az Amazon Bedrock-ban elérhető gyors gyorsítótárazás és intelligens útválasztás, optimalizálhatják mind a költségeket, mind a késleltetést azáltal, hogy csökkentik a gyakran újrahasznált kontextusok feldolgozását, és a kéréseket a legmegfelelőbb modellekre irányítják az azonnali bonyolultság alapján [2].
6. A JOG AWS régió kiválasztása **
A felhasználókhoz legközelebb eső AWS -régió kiválasztása csökkentheti a hálózati késést. Győződjön meg arról, hogy a kiválasztott régió támogatja a szükséges szolgáltatásokat, például az Amazon alapkörzetét, és fontolja meg a költséghatékonyságot is [9].
7. Hibakezelés és újratervezési mechanizmusok **
A robusztus hiba kezelése az exponenciális visszafizetéssel történő újratervezéshez megakadályozhatja a hibákat és javíthatja a rendszer megbízhatóságát. Ez biztosítja, hogy az átmeneti hibák ne befolyásolják szignifikánsan az általános késleltetést [9].
Ezeknek a stratégiáknak a kombinálásával hatékonyan optimalizálhatja a DeepSeek-R1-et az AWS alacsony késleltetése érdekében, biztosítva a reagáló és hatékony alkalmazást.
Idézetek:
[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-responive-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-distled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-Ai/
[5] https://aws.amazon.com/tutorials/deploying-low-latency-pplications-with-aws-local-zones/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reason-models-like-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-aVAval-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/