คุณสามารถให้ตัวอย่างของวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ Deepseek-R1 สำหรับเวลาแฝงต่ำใน AWS

1. การเลือกฮาร์ดแวร์และประเภทอินสแตนซ์ที่เหมาะสม **

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ Deepseek-R1 สำหรับเวลาแฝงต่ำการเลือกฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมนั้นเป็นสิ่งสำคัญ AWS เสนอประเภทอินสแตนซ์ที่หลากหลายด้วยการกำหนดค่า GPU ที่แตกต่างกันเช่น P4D (Nvidia A100), G5 (Nvidia A10G), G6 (Nvidia L4) และ G6E (Nvidia L40S) แต่ละตัวเลือกสำหรับ 1, 4, หรือ 8 GPUs ต่อตัวอย่าง [4] สำหรับรุ่นขนาดใหญ่เช่น Deepseek-R1 การใช้อินสแตนซ์ที่มี GPU หลายตัวสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมีนัยสำคัญโดยการอนุญาตให้ใช้แบบจำลองการให้ข้อมูลข้าม GPU ซึ่งจะช่วยลดข้อ จำกัด ของหน่วยความจำและเพิ่มปริมาณงาน [1]

2. การใช้การอนุมานแบบใช้เวลาแฝง **

Amazon Bedrock ให้ความสามารถในการอนุมานที่เพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนองที่สามารถเพิ่มการตอบสนองของแอปพลิเคชัน LLM แม้ว่าคุณสมบัตินี้จะถูกเน้นเป็นหลักสำหรับแบบจำลองเช่น Llama ของมานุษยวิทยาและ Meta's Llama แต่การเพิ่มประสิทธิภาพที่คล้ายกันสามารถนำไปใช้กับรุ่นอื่น ๆ ได้โดยใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน เพื่อเปิดใช้งานการเพิ่มประสิทธิภาพเวลาแฝงตรวจสอบให้แน่ใจว่าการโทร API ของคุณได้รับการกำหนดค่าให้ใช้การตั้งค่าเวลาแฝงที่ดีที่สุด [2]

3. วิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเวลาแฝง **

การสร้างพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการลดเวลาแฝงในแอปพลิเคชัน LLM นี่คือกลยุทธ์บางอย่าง:

- รักษาพรอมต์ให้กระชับ: สั้น ๆ ที่มุ่งเน้นการแจ้งลดเวลาในการประมวลผลและปรับปรุงเวลาให้กับโทเค็นแรก (TTFT) [2]
- ทำลายงานที่ซับซ้อน: แบ่งงานขนาดใหญ่ออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ ที่จัดการได้เพื่อรักษาการตอบสนอง [2]
- การจัดการบริบทอัจฉริยะ: รวมเฉพาะบริบทที่เกี่ยวข้องในพรอมต์เพื่อหลีกเลี่ยงการประมวลผลที่ไม่จำเป็น [2]
- การจัดการโทเค็น: ตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โทเค็นเพื่อรักษาประสิทธิภาพที่สอดคล้องกัน โมเดลที่แตกต่างกัน tokenize ข้อความแตกต่างกันดังนั้นการรักษาบริบทการอนุรักษ์ตามความต้องการประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญ [2]

4. การใช้การตอบสนองการสตรีม **

แทนที่จะรอการตอบกลับที่สมบูรณ์การสตรีมอนุญาตให้แอปพลิเคชันแสดงการตอบกลับเมื่อมันถูกสร้างขึ้น วิธีการนี้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการรับรู้ได้อย่างมีนัยสำคัญโดยการมีส่วนร่วมของผู้ใช้แบบเรียลไทม์แม้ว่าเวลาการประมวลผลจริงจะไม่เปลี่ยนแปลง [2]

5. การแคชพร้อมท์และการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะ **

แม้ว่าจะไม่ได้กล่าวถึงโดยเฉพาะสำหรับ Deepseek-R1 แต่คุณสมบัติเช่นการแคชที่รวดเร็วและการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะที่มีอยู่ในอเมซอนบดสามารถเพิ่มประสิทธิภาพทั้งค่าใช้จ่ายและเวลาแฝงโดยการลดการประมวลผลค่าใช้จ่ายสำหรับบริบทที่นำกลับมาใช้ใหม่บ่อยครั้ง

6. การเลือกภูมิภาค AWS ที่ถูกต้อง **

การเลือกภูมิภาค AWS ที่ใกล้เคียงที่สุดกับผู้ใช้ของคุณสามารถลดเวลาแฝงเครือข่ายได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าภูมิภาคที่เลือกสนับสนุนบริการที่คุณต้องการเช่นอเมซอนบดและพิจารณาประสิทธิภาพด้านต้นทุนเช่นกัน [9]

7. การจัดการข้อผิดพลาดและกลไกการลองใหม่ **

การใช้การจัดการข้อผิดพลาดที่แข็งแกร่งด้วย backoff แบบเอ็กซ์โปเนนเชียลสำหรับการลองใหม่สามารถป้องกันความล้มเหลวและปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อผิดพลาดชั่วคราวจะไม่ส่งผลกระทบต่อความล่าช้าโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ [9]

ด้วยการรวมกลยุทธ์เหล่านี้คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ Deepseek-R1 ได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับเวลาแฝงต่ำใน AWS เพื่อให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชั่นตอบสนองและมีประสิทธิภาพ

การอ้างอิง:
[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-responsiveness-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-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-reasoning-models-like-reekseek-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/