Scalatura automatica per i modelli DeepSeek-R1 su Amazon SageMaker è una caratteristica fondamentale che consente a questi modelli di linguaggio di grandi dimensioni di regolare dinamicamente le loro risorse in base al volume delle richieste in arrivo. Questa capacità è essenziale per mantenere la reattività, l'affidabilità e l'efficienza dei costi nelle applicazioni del mondo reale. Ecco una panoramica dettagliata di come funziona la scala automatica per DeepSeek-R1 su SageMaker:
Panoramica della scala automatica
La scala automatica in SageMaker è progettata per regolare automaticamente il numero di istanze in base al carico di lavoro. Per i modelli DeepSeek-R1, ciò significa che gli endpoint Sagemaker possono scalare in orizzontale per gestire un aumento del traffico aggiungendo più istanze. Al contrario, durante i periodi di bassa domanda, Sagemaker può ridimensionare a zero istanze, ottimizzando così l'utilizzo delle risorse e riducendo i costi.
componenti chiave della scala automatica
1. Bilanciamento del carico: gli endpoint Sagemaker supportano il bilanciamento automatico del carico, che distribuisce richieste in arrivo in più istanze. Ciò garantisce che nessuna singola istanza sia sopraffatta, mantenendo prestazioni coerenti anche in condizioni di carico elevato.
2. Politiche di ridimensionamento: gli utenti possono definire le politiche di ridimensionamento in base a metriche specifiche, come l'utilizzo della CPU o la latenza di richiesta. Queste politiche determinano quando scalare o giù. Per i modelli DeepSeek-R1, le metriche comuni potrebbero includere latenza end-to-end, token di throughput, tempo al primo token e latenza inter-torsione.
3. Tipi di concorrenza e istanza: i modelli DeepSeek-R1 possono essere distribuiti su vari tipi di istanza, ciascuno con diverse configurazioni GPU (ad esempio, 1, 4 o 8 GPU per istanza). La scelta del tipo di istanza influisce sulle prestazioni e sulla scalabilità del modello. Selezionando tipi di istanza appropriati e configurando livelli di concorrenza, gli utenti possono ottimizzare la reattività e l'efficienza del modello.
Processo di distribuzione ##
Per distribuire modelli DeepSeek-R1 con scallificazione automatica su SageMaker, gli utenti in genere seguono questi passaggi:
-Selezione del modello: scegli la variante del modello DeepSeek-R1 appropriata, come le versioni distillate (ad esempio, DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B), che offrono un equilibrio tra prestazioni ed efficienza.
- Configurazione endpoint: impostare un endpoint Sagemaker con il modello selezionato. Ciò comporta la specifica della posizione del modello (ad es. Abbracciare il mozzo del viso o un secchio S3 privato), configurare le variabili di ambiente e definire il tipo di istanza e il conteggio delle istanze iniziali.
-Configurazione automatica: definire le politiche automatiche basate sulle metriche desiderate (ad es. Utilizzo della CPU). Ciò garantisce che l'endpoint si ridimensiona in modo dinamico in risposta alle modifiche nel carico di lavoro.
- Monitoraggio e ottimizzazione: monitorare continuamente le prestazioni dell'endpoint e regolare le politiche di ridimensionamento in base alle necessità per mantenere prestazioni ottimali e efficienza dei costi.
Vantaggi della scala automatica per DeepSeek-R1
- Efficienza dei costi: ridimensionando durante i periodi di bassa domanda, le organizzazioni possono ridurre significativamente i costi associati alla gestione di modelli di grandi dimensioni.
- Resavività migliore: la scala automatica garantisce che il modello rimanga reattivo anche in condizioni di carico elevato, migliorando l'esperienza dell'utente.
- Gestione semplificata: l'infrastruttura gestita di SageMaker semplifica il processo di distribuzione e ridimensionamento, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sullo sviluppo del modello e l'integrazione delle applicazioni piuttosto che sulla gestione delle infrastrutture.
Nel complesso, la scala automatica per i modelli DeepSeek-R1 su SageMaker fornisce un modo robusto ed efficiente per distribuire modelli di linguaggio avanzato, garantendo che possano gestire carichi di lavoro diversi mantenendo alte prestazioni ed efficaci costi.
Citazioni:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-prisk-in-deepseek-and-other-frontier-ragioning-models
[3] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoimxfkulbzbgfwotbz Qxfgakl5nzbxut09iiwidci6ilfjbxdxdlptbtrgzknhzkvprjlwssza2hsmdgymutjwe1rdhkzse5snfk9in0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-dtisiltelled-models-with-hugging-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/centerofecellence/aiml/deploy-deepseek-r1-amazon-sagemaker-guide
[8] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r-aws-bedrock/
[9] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-ra-aws?lang=en