Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hvordan fungerer auto-skalering for DeepSeek-R1 på Sagemaker


Hvordan fungerer auto-skalering for DeepSeek-R1 på Sagemaker


Auto-skalering for DeepSeek-R1-modeller på Amazon Sagemaker er en kritisk funksjon som lar disse store språkmodellene dynamisk justere ressursene sine basert på volumet av innkommende forespørsler. Denne muligheten er avgjørende for å opprettholde respons, pålitelighet og kostnadseffektivitet i applikasjoner i den virkelige verden. Her er en detaljert oversikt over hvordan automatisk skalering fungerer for DeepSeek-R1 på Sagemaker:

Oversikt over auto-skalering

Auto-skalering i Sagemaker er designet for automatisk å justere antall forekomster basert på arbeidsmengden. For DeepSeek-R1-modeller betyr dette at Sagemaker-endepunktene kan skalere horisontalt for å håndtere økt trafikk ved å legge til flere forekomster. Motsatt, i perioder med lav etterspørsel, kan Sagemaker skalere ned til null forekomster, og dermed optimalisere ressursbruk og redusere kostnadene.

Nøkkelkomponenter i auto-skalering

1. Lastbalansering: Sagemaker Endpoints støtter automatisk belastningsbalansering, som distribuerer innkommende forespørsler over flere forekomster. Dette sikrer at ingen enkelt forekomst er overveldet, og opprettholder jevn ytelse selv under høye belastningsforhold.

2. Skaleringspolicyer: Brukere kan definere skaleringspolitikk basert på spesifikke beregninger, for eksempel CPU -bruk eller be om latens. Disse retningslinjene bestemmer når de skal skalere opp eller ned. For DeepSeek-R1-modeller kan vanlige beregninger omfatte ende-til-ende latens, gjennomstrømnings-symboler, tid til første token og inter-token latens.

3. Samtidig og forekomsttyper: DeepSeek-R1-modeller kan distribueres på forskjellige forekomsttyper, hver med forskjellige GPU-konfigurasjoner (f.eks. 1, 4 eller 8 GPUer per forekomst). Valget av forekomsttype påvirker modellens ytelse og skalerbarhet. Ved å velge passende forekomsttyper og konfigurere samtidighetsnivåer, kan brukerne optimalisere modellens respons og effektivitet.

distribusjonsprosess

For å distribuere DeepSeek-R1-modeller med automatisk skalering på Sagemaker, følger brukere vanligvis disse trinnene:

-Modellvalg: Velg den aktuelle DeepSeek-R1-modellvarianten, for eksempel de destillerte versjonene (f.eks. DeepSeek-R1-Distill-lama-8b), som gir en balanse mellom ytelse og effektivitet.

- Endpoint Configuration: Sett opp et Sagemaker endepunkt med den valgte modellen. Dette innebærer å spesifisere modellens beliggenhet (f.eks. Hugging Face Hub eller en privat S3 -bøtte), konfigurere miljøvariabler og definere forekomst og startforekomst.

-Konfigurasjon av auto-skalering: Definer retningslinjer for automatisk skalering basert på ønskede beregninger (f.eks. CPU-bruk). Dette sikrer at endepunktet skalerer dynamisk som svar på endringer i arbeidsmengden.

- Overvåking og optimalisering: Overvåke kontinuerlig sluttpunktets ytelse og justere skaleringspolitikk etter behov for å opprettholde optimal ytelse og kostnadseffektivitet.

Fordeler med automatisk skalering for DeepSeek-R1

- Kostnadseffektivitet: Ved å nedskalere i perioder med lav etterspørsel, kan organisasjoner redusere kostnadene forbundet med å kjøre store språkmodeller betydelig.
- Forbedret respons: Auto-skalering sikrer at modellen forblir responsiv selv under høye belastningsforhold, og forbedrer brukeropplevelsen.
- Forenklet styring: Sagemakers administrerte infrastruktur forenkler distribusjons- og skaleringsprosessen, slik at utviklere kan fokusere på modellutvikling og applikasjonsintegrasjon snarere enn infrastrukturstyring.

Totalt sett gir auto-skalering for DeepSeek-R1-modeller på Sagemaker en robust og effektiv måte å distribuere avanserte språkmodeller på, slik at de kan håndtere varierende arbeidsmengder samtidig som de opprettholder høy ytelse og kostnadseffektivitet.

Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/
[2] https://blogs.cisco.com/security/eValuating-scurity-Sisk-in-depeSeek-and-oTher-frontier-reasoning-Models
[3] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoimxfkulbzbgfwotbz Qxfgakl5nzbxut09iiwidci6ilfjbxdxdlpTBtrgzknhzkvprjlwsStza2HSMdgymutjwe1rdhkzse5Snfk9in0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[5] https://www.byteplus.com/no/topic/383390
[6] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoiqup4cuorys9pt29q aehntjh6ndy0dz09iiwidci6innvcunvrmfimfq0otluc1v5mkftawjpwmjvthlkofjmttrxd3yvyzrtcmc9in0
[7] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deploy-depseek-r1-amazon-sagemaker-guide
[8] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[9] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-depseek-r1-on-aws?lang=en