Kuinka automaattinen scaling toimii Deepseek-R1: lle Sagemakerissa

Yleiskatsaus automaattisesta scalingista

Automaattinen scaling in Sagemaker on suunniteltu säätämään työmäärän perusteella automaattisesti esiintymisten lukumäärää. Deepseek-R1-malleissa tämä tarkoittaa, että Sagemaker-päätepisteet voivat skaalata vaakasuoraan käsittelemään lisääntynyttä liikennettä lisäämällä lisää tapauksia. Päinvastoin, alhaisen kysynnän aikana, Sagemaker voi pienentää nollaan esiintymiä, optimoimalla resurssien käytön ja vähentämällä kustannuksia.

Automaattisen scalingin avainkomponentit

1. Kuorman tasapainotus: Sagemaker -päätepisteet tukevat automaattista kuorman tasapainottamista, joka jakaa saapuvat pyynnöt useissa tapauksissa. Tämä varmistaa, että yksikään tapaus ei ole hukkua, pitäen tasaista suorituskykyä jopa suurissa kuormitusolosuhteissa.

2. Skaalauskäytännöt: Käyttäjät voivat määritellä tiettyjen mittareiden, kuten prosessorin käytön tai latenssin, perusteella käyttäjät. Nämä politiikat määrittävät, milloin ylös tai alas. Deepseek-R1-malleissa yleiset mittarit voivat sisältää päähän -viivettä, läpäisymerkit, aika ensimmäiseen tunnukseen ja sanakirjan välinen latenssi.

3. Samanaikaisuus- ja esiintymätyypit: DeepSeek-R1-malleja voidaan ottaa käyttöön eri ilmentymistyypeissä, joista jokaisella on erilaiset GPU-kokoonpanot (esim. 1, 4 tai 8 GPU: ta kohden tapausta kohti). Esimerkkityypin valinta vaikuttaa mallin suorituskykyyn ja skaalautuvuuteen. Valitsemalla sopivat ilmentymätyypit ja määrittämällä samanaikaisuustasot, käyttäjät voivat optimoida mallin reagoivuuden ja tehokkuuden.

käyttöönottoprosessi

Käyttäjät seuraavat DeepSeek-R1-malleja automaattisesti scaling-malleilla, käyttäjät seuraavat tyypillisesti näitä vaiheita:

-Mallivalinta: Valitse sopiva Deepseek-R1-mallivariantti, kuten tislattuja versioita (esim. Deepseek-R1-Distill-LLama-8b), jotka tarjoavat tasapainon suorituskyvyn ja tehokkuuden välillä.

- Päätepisteen kokoonpano: Aseta SAGEMAKER -päätepiste valittuun malliin. Tähän sisältyy mallin sijainnin määrittäminen (esim. Kasvokeskuksen tai yksityisen S3 -ämpäri), ympäristömuuttujien määrittäminen ja ilmentymän tyypin ja alkuperäisen esiintymän määrän määritteleminen.

-Automaattinen skaalauskokoonpano: Määritä haluttuihin mittareihin perustuvat automaattiset skaalauskäytännöt (esim. Suorittimen käyttö). Tämä varmistaa, että päätepiste skaalaa dynaamisesti vastauksena työmäärän muutoksiin.

- Seuranta ja optimointi: Seuraa jatkuvasti päätepisteen suorituskykyä ja säädä skaalauskäytäntöjä tarpeen mukaan suorituskyvyn ja kustannustehokkuuden ylläpitämiseksi.

Deepseek-R1: n automaattisen scalingin edut

- Kustannustehokkuus: Skaalaamalla alhaisen kysynnän aikana organisaatiot voivat vähentää merkittävästi suurten kielimalleihin liittyviä kustannuksia.
- Parannettu reagointikyky: Automaattinen scaling varmistaa, että malli pysyy reagoivana jopa suurissa kuormitusolosuhteissa, mikä parantaa käyttökokemusta.
- Yksinkertaistettu hallinta: Sagemakerin hallittu infrastruktuuri yksinkertaistaa käyttöönotto- ja skaalausprosessia, jolloin kehittäjät voivat keskittyä mallien kehittämiseen ja sovellusten integrointiin kuin infrastruktuurin hallintaan.

Kaiken kaikkiaan DeegEek-R1-mallien automaattinen scaling SAGEMAKERissa tarjoaa vankan ja tehokkaan tavan ottaa käyttöön edistyneitä kielimalleja varmistaen, että ne pystyvät käsittelemään vaihtelevia työmääriä säilyttäen samalla korkean suorituskyvyn ja kustannustehokkuuden.

Viittaukset:
.
.
[3] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijolcjuijoimxfkulbzbgfwotbzz Qxfgakl5nzbxut09iiwidci6ilfjbxdxdlptbtrgzknhzkvprjlwsstza2hsmdgymutjwe1rdhkzse5snfk9in0
.
[5] https://www.byteplus.com/en/topic/383390
[6] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijolcjuijoqup4cuory9pt29q aEhnTjh6NDY0dz09IiwidCI6InNVcUNVRmFIMFQ0OTluc1V5MkFTaWJpWmJvTHlkOFJmTTRXd3YvYzRtcmc9In0
.
[8] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
.