Amazon SagemakerのDeepSeek-R1モデルの自動スケーリングは、これらの大規模な言語モデルが着信要求の量に基づいてリソースを動的に調整できる重要な機能です。この機能は、実際のアプリケーションで応答性、信頼性、コスト効率を維持するために不可欠です。 SagemakerのDeepSeek-R1の自動スケーリングの仕組みの詳細な概要を次に示します。
##自動スケーリングの概要
SageMakerの自動スケーリングは、ワークロードに基づいてインスタンス数を自動的に調整するように設計されています。 DeepSeek-R1モデルの場合、これは、Sagemakerのエンドポイントが水平方向にスケーリングして、より多くのインスタンスを追加することでトラフィックの増加を処理できることを意味します。逆に、需要が低い期間中、セージメーカーはインスタンスゼロに縮小することができ、それによりリソースの使用量を最適化し、コストを削減できます。
##自動スケーリングの重要なコンポーネント
1。負荷分散:Sagemakerのエンドポイントは、複数のインスタンスで着信要求を配布する自動負荷分散をサポートします。これにより、単一のインスタンスが圧倒されず、高負荷条件下でも一貫したパフォーマンスを維持できます。
2。スケーリングポリシー:ユーザーは、CPU使用や要求の遅延などの特定のメトリックに基づいてスケーリングポリシーを定義できます。これらのポリシーは、いつスケーリングまたはダウンするかを決定します。 DeepSeek-R1モデルの場合、一般的なメトリックには、エンドツーエンドのレイテンシ、スループットトークン、最初のトークンまでの時間、およびトークン間レイテンシが含まれる場合があります。
3.並行性とインスタンスタイプ:DeepSeek-R1モデルは、それぞれ異なるGPU構成(インスタンスごとに1、4、または8 GPUなど)を持つさまざまなインスタンスタイプに展開できます。インスタンスタイプの選択は、モデルのパフォーマンスとスケーラビリティに影響します。適切なインスタンスタイプを選択し、並行性レベルを構成することにより、ユーザーはモデルの応答性と効率を最適化できます。
##展開プロセス
SageMakerの自動スケーリングでDeepSeek-R1モデルを展開するには、通常、次の手順に従います。
- モデル選択:パフォーマンスと効率のバランスをとる蒸留バージョン(deepseek-r1-distill-lama-8bなど)など、適切なdeepseek-r1モデルバリアントを選択します。
- エンドポイント構成:選択したモデルを使用してセージメーカーエンドポイントを設定します。これには、モデルの位置(フェイスハブやプライベートS3バケットの抱き合った)の指定、環境変数の構成、インスタンスタイプと初期インスタンスカウントの定義が含まれます。
- 自動スケーリング構成:目的のメトリックに基づいて自動スケーリングポリシーを定義します(例:CPU使用率)。これにより、ワークロードの変化に応じてエンドポイントが動的にスケーリングされることが保証されます。
- 監視と最適化:エンドポイントのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じてスケーリングポリシーを調整して、最適なパフォーマンスとコスト効率を維持します。
deepseek-r1の自動スケーリングの利点
- コスト効率:需要が低い期間中にスケールダウンすることにより、組織は大規模な言語モデルの実行に関連するコストを大幅に削減できます。
- 応答性の向上:自動スケーリングにより、モデルは高負荷条件下でも応答性を維持し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
- 簡素化された管理:Sagemakerのマネージドインフラストラクチャは、展開とスケーリングプロセスを簡素化し、開発者がインフラストラクチャ管理ではなくモデル開発とアプリケーションの統合に集中できるようにします。
全体として、SagemakerのDeepSeek-R1モデルの自動スケーリングは、高度な言語モデルを展開するための堅牢で効率的な方法を提供し、高性能と費用対効果を維持しながらさまざまなワークロードを処理できるようにします。
引用:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-indeepseek and-other-frontier-rasoning-models
[3] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page = eyj2ijoylcjuijoimxfkulbzbgfwotbz qxfgakl5nzbxut09iiwidci6ilfjbxdxdlptbtrgzknhzkvprjlwsstza2hsmdgymutjwe1rdhkzse5snfk9in0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-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=ey = eyj2ijoylcjuiqup4cuorys9pt29q 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?