AWS'de düşük gecikme için Deepseek-R1'in optimize edilmesi, hem modelin dağıtım mimarisine hem de girdilerin işlenmesine odaklanan çeşitli stratejileri içerir. İşte bu optimizasyonun nasıl elde edileceğine dair bazı ayrıntılı örnekler:
1. Doğru donanım ve örnek türlerini seçmek **
Deepseek-R1'i düşük gecikme için optimize etmek için uygun donanımı seçmek çok önemlidir. AWS, P4D (NVIDIA A100), G5 (NVIDIA A10G), G6 (NVIDIA L4) ve G6E (NVIDIA L40S) aileleri gibi farklı GPU konfigürasyonlarına sahip çeşitli örnek türleri sunar, her biri örnek başına 1, 4 veya 8 gpus için seçenekler vardır [4]. Deepseek-R1 gibi büyük modeller için, birden fazla GPU'lu örnekler kullanmak, GPU'lar boyunca model parçalanmasına izin vererek performansı önemli ölçüde artırabilir, bu da bellek kısıtlamalarını azaltır ve verimi artırır [1].
2. Gecikme-optimize edilmiş çıkarım kullanma **
Amazon Bedrock, LLM uygulamalarının yanıt verebilirliğini artırabilecek gecikme optimize edilmiş çıkarım özellikleri sağlar. Her ne kadar bu özellik öncelikle Antropic'in Claude ve Meta's Lama gibi modeller için vurgulansa da, altta yatan altyapı kullanarak diğer modellere benzer optimizasyonlar uygulanabilir. Gecikme optimizasyonunu etkinleştirmek için API çağrılarınızın optimize edilmiş gecikme ayarlarını kullanacak şekilde yapılandırıldığından emin olun [2].
3. Gecikme Optimizasyonu için Mühendislik **
LLM uygulamalarındaki gecikmeyi azaltmak için verimli bilgi hazırlama gereklidir. İşte bazı stratejiler:
- İstemi özetleyin: Kısa, odaklanmış istemler işlem süresini azaltın ve ilk jetona (TTFT) süreyi iyileştirin [2].
- Karmaşık görevleri parçalayın: Duyarlılık sağlamak için büyük görevleri daha küçük, yönetilebilir parçalara bölün [2].
- Akıllı Bağlam Yönetimi: Gereksiz işlemden kaçınmak için yalnızca ilgili bağlamları ekleyin [2].
- Jeton yönetimi: Tutarlı performansı korumak için jeton kullanımını izleyin ve optimize edin. Farklı modeller metni farklı şekilde belirtiyor, bu nedenle bağlam korumasının performans ihtiyaçları ile dengelenmesi çok önemlidir [2].
4. Akış yanıtlarının uygulanması **
Tam yanıtı beklemek yerine, akış uygulamanın yanıtı oluşturulduğu gibi görüntülemesine izin verir. Bu yaklaşım, gerçek işlem süresi değişmeden kalsa bile, kullanıcıları gerçek zamanlı olarak dahil ederek algılanan performansı önemli ölçüde artırabilir [2].
5. Hızlı önbellekleme ve akıllı yönlendirme **
Deepseek-R1 için özel olarak belirtilmese de, Amazon Bedrock'ta bulunan hızlı önbellekleme ve akıllı yönlendirme gibi özellikler, sık sık yeniden kullanılan bağlamlar için işlem yükünü azaltarak ve istekleri hızlı karmaşıklığa dayalı en uygun modellere yönlendirerek hem maliyeti hem de gecikmeyi optimize edebilir [2].
6. Doğru AWS bölgesini seçmek **
Kullanıcılarınıza en yakın bir AWS bölgesini seçmek ağ gecikmesini azaltabilir. Seçilen bölgenin Amazon Bedrock gibi ihtiyacınız olan hizmetleri desteklediğinden emin olun ve maliyet verimliliğini de göz önünde bulundurun [9].
7. Hata işleme ve yeniden dene mekanizmaları **
Geri yeniden işlemeler için üstel geri çekilme ile sağlam hata işlemenin uygulanması, hataları önleyebilir ve sistem güvenilirliğini artırabilir. Bu, geçici hataların genel gecikmeyi önemli ölçüde etkilememesini sağlar [9].
Bu stratejileri birleştirerek, Deepseek-R1'i AWS'deki düşük gecikme için etkili bir şekilde optimize edebilir ve duyarlı ve verimli bir uygulama sağlayabilirsiniz.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-ai-pressionity-a-practical-guide-to-amazon-bedrock-latency-optimize-inence/
[3] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://aws.amazon.com/tutorials/deploying-low-latency-pplications-with-with-with--zones/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-weasoning-models-nike-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-brock/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-evailable-in-samazon-bedrock-Marketplace-and-hamazon-sagemaker-jumpstart/
[8] https://www.megaport.com/blog/how-to-fix-poor-aws-latency/
[9] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-awsbrock/