Автоматическая масштаба для моделей DeepSeek-R1 на Amazon SageMaker является критической функцией, которая позволяет этим крупным языковым моделям динамически корректировать свои ресурсы на основе объема входящих запросов. Эта возможность необходима для поддержания отзывчивости, надежности и эффективности затрат в реальных приложениях. Вот подробный обзор того, как автоматическая масштаба работает для DeepSeek-R1 на сагире:
Обзор автоматического масштаба
Автоматическая масштаба в SageMaker предназначена для автоматической регулировки количества экземпляров на основе рабочей нагрузки. Для моделей DeepSeek-R1 это означает, что конечные точки SageMaker могут масштабироваться горизонтально для обработки увеличения трафика, добавляя больше экземпляров. И наоборот, в периоды низкого спроса SageMaker может сократиться до нуля, тем самым оптимизируя использование ресурсов и снижение затрат.
ключевые компоненты автоматической масштабы
1. Балансировка нагрузки: конечные точки SageMaker поддерживают автоматическое балансирование нагрузки, которое распределяет входящие запросы по нескольким экземплярам. Это гарантирует, что ни один экземпляр не перегружен, сохраняя постоянную производительность даже в условиях высокой нагрузки.
2. Политики масштабирования: пользователи могут определять политики масштабирования на основе конкретных показателей, таких как использование ЦП или задержка запроса. Эти политики определяют, когда масштабируются или вниз. Для моделей DeepSeek-R1 общие метрики могут включать сквозную задержку, токены пропускной способности, время до первого токена и задержку с межклетен.
3. Параллелизм и типы экземпляров: модели DeepSeek-R1 могут быть развернуты на различных типах экземпляров, каждый из которых с различными конфигурациями GPU (например, 1, 4 или 8 графических процессоров за экземпляр). Выбор типа экземпляра влияет на производительность и масштабируемость модели. Выбирая соответствующие типы экземпляров и настройку уровней параллелистики, пользователи могут оптимизировать отзывчивость и эффективность модели.
Процесс развертывания
Для развертывания моделей DeepSeek-R1 с автоматической масштабированием на SageMaker пользователи обычно выполняют эти шаги:
-Выбор модели: выберите соответствующий вариант модели DeepSeek-R1, такой как дистиллированные версии (например, DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B), которые обеспечивают баланс между производительностью и эффективностью.
- Конфигурация конечной точки: настроить конечную точку SageMaker с выбранной моделью. Это включает в себя определение местоположения модели (например, обнимающего концентратора или частного ведра S3), настройки переменных среды и определение типа экземпляра и исходного количества экземпляров.
-Конфигурация автоматического масштаба: определить политики автоматического масштаба на основе желаемых метрик (например, использование ЦП). Это гарантирует, что конечная точка динамически масштабируется в ответ на изменения в рабочей нагрузке.
- Мониторинг и оптимизация: постоянно контролируйте производительность конечной точки и регулируйте политики масштабирования по мере необходимости для поддержания оптимальной производительности и эффективности затрат.
Преимущества автоматического масштаба для DeepSeek-R1
- Эффективность затрат: сокращаясь в течение периодов низкого спроса, организации могут значительно снизить затраты, связанные с использованием больших языковых моделей.
- Улучшенная отзывчивость: автоматическая масштаба гарантирует, что модель остается отзывчивой даже в условиях высокой нагрузки, улучшая пользовательский опыт.
- Упрощенное управление: управляемая инфраструктура SageMaker упрощает процесс развертывания и масштабирования, позволяя разработчикам сосредоточиться на разработке модели и интеграции приложений, а не на управлении инфраструктурой.
В целом, автоматическая масштаба для моделей DeepSeek-R1 на SageMaker обеспечивает надежный и эффективный способ развертывания расширенных языковых моделей, гарантируя, что они могут справиться с различными рабочими нагрузками при сохранении высокой производительности и экономической эффективности.
Цитаты:
[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-risk-in-deepseek-and-other-frontier-resishing-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-distilled-models-with-ghing-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