Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Comment fonctionne l'auto-échelle pour Deepseek-R1 sur Sagemaker


Comment fonctionne l'auto-échelle pour Deepseek-R1 sur Sagemaker


La mise à l'échelle automatique pour les modèles Deepseek-R1 sur Amazon SageMaker est une caractéristique critique qui permet à ces modèles de langage de grande envergure d'ajuster dynamiquement leurs ressources en fonction du volume des demandes entrantes. Cette capacité est essentielle pour maintenir la réactivité, la fiabilité et la rentabilité des applications du monde réel. Voici un aperçu détaillé de la façon dont la mise à l'échelle automatique fonctionne pour Deepseek-R1 sur SageMaker:

Aperçu de la mise à l'échelle automatique

La mise à l'échelle automatique dans SageMaker est conçue pour ajuster automatiquement le nombre d'instances en fonction de la charge de travail. Pour les modèles Deepseek-R1, cela signifie que les points de terminaison SageMaker peuvent évoluer horizontalement pour gérer l'augmentation du trafic en ajoutant plus d'instances. À l'inverse, pendant les périodes de faible demande, SageMaker peut réduire à zéro des cas, optimisant ainsi l'utilisation des ressources et la réduction des coûts.

Composants clés de la mise à l'échelle automatique

1. Équilibrage de charge: SageMaker Endpoints prend en charge l'équilibrage de charge automatique, qui distribue des demandes entrantes sur plusieurs instances. Cela garantit qu'aucune instance n'est dépassée, en maintenant des performances cohérentes même dans des conditions de charge élevée.

2. Ces politiques déterminent quand évoluer ou baisser. Pour les modèles Deepseek-R1, les mesures communes peuvent inclure la latence de bout en bout, les jetons de débit, le temps de premier jeton et la latence inter-token.

3. Types de concurrence et d'instance: les modèles Deepseek-R1 peuvent être déployés sur différents types d'instances, chacun avec différentes configurations de GPU (par exemple, 1, 4 ou 8 GPU par instance). Le choix du type d'instance affecte les performances et l'évolutivité du modèle. En sélectionnant les types d'instances appropriés et en configurant des niveaux de concurrence, les utilisateurs peuvent optimiser la réactivité et l'efficacité du modèle.

Processus de déploiement

Pour déployer des modèles Deepseek-R1 avec une échelle automatique sur SageMaker, les utilisateurs suivent généralement ces étapes:

- Sélection du modèle: choisissez la variante de modèle Deepseek-R1 appropriée, telles que les versions distillées (par exemple, Deepseek-R1-Distill-Llama-8b), qui offrent un équilibre entre les performances et l'efficacité.

- Configuration du point de terminaison: configurez un point de terminaison SageMaker avec le modèle sélectionné. Cela implique de spécifier l'emplacement du modèle (par exemple, un moyeu de face étreint ou un seau S3 privé), la configuration des variables d'environnement et la définition du type d'instance et du nombre initial d'instances.

- Configuration de l'échelle automatique: définissez les politiques de mise à l'échelle automatique basées sur les mesures souhaitées (par exemple, l'utilisation du processeur). Cela garantit que le point final évolue dynamiquement en réponse aux changements de charge de travail.

- Surveillance et optimisation: surveillez en continu les performances du point final et ajustez les politiques de mise à l'échelle au besoin pour maintenir les performances et la rentabilité optimales.

Avantages de l'échelle automatique pour Deepseek-R1

- CONCACTIFICATION: En réduisant les périodes à faible demande, les organisations peuvent réduire considérablement les coûts associés à la gestion de modèles de langage importants.
- Réactivité améliorée: la mise à l'échelle automatique garantit que le modèle reste réactif même dans des conditions de charge élevée, améliorant l'expérience utilisateur.
- Gestion simplifiée: l'infrastructure gérée de SageMaker simplifie le processus de déploiement et de mise à l'échelle, permettant aux développeurs de se concentrer sur le développement de modèles et l'intégration des applications plutôt que sur la gestion des infrastructures.

Dans l'ensemble, la mise à l'échelle automatique pour les modèles Deepseek-R1 sur SageMaker offre un moyen robuste et efficace de déployer des modèles de langage avancés, garantissant qu'ils peuvent gérer des charges de travail variables tout en conservant des performances élevées et une efficacité.

Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[2] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-eepseek-and-other-fratier-reasoning-models
[3] https://repost.aws/questions?view=Al&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoimxfkulbzbgfwotbz Qxfgakl5nzbxut09iiwidci6ilfjbxdxdlptbtrgzknhzkvprjlwsstza2hsmdgymutjwe1rdhkzse5snfk9in0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.byteplus.com/en/topic/383390
[6] https://repost.aws/questions?view=ALL&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoiqup4cuorys9pt29q aehntjH6NDY0DZ09IIWIDCI6INNVCUNVRMFIMFQ0OTLUC1V5MKFTAWJPWMJVTHLKOFJMTTRXD3YVYZRTCMC9IN0
[7] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deploy-deepseek-r1-amazon-sagemaker-guide
[8] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[9] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws?lang=en