Scaling otomatis untuk model Deepseek-R1 di Amazon Sagemaker adalah fitur penting yang memungkinkan model bahasa besar ini untuk secara dinamis menyesuaikan sumber dayanya berdasarkan volume permintaan yang masuk. Kemampuan ini sangat penting untuk mempertahankan responsif, keandalan, dan efisiensi biaya dalam aplikasi dunia nyata. Berikut ini adalah gambaran terperinci tentang cara kerja skala otomatis untuk Deepseek-R1 di Sagemaker:
Tinjauan Umum Scaling Otomatis
Scaling otomatis di Sagemaker dirancang untuk secara otomatis menyesuaikan jumlah instance berdasarkan beban kerja. Untuk model Deepseek-R1, ini berarti bahwa titik akhir Sagemaker dapat skala secara horizontal untuk menangani peningkatan lalu lintas dengan menambahkan lebih banyak contoh. Sebaliknya, selama periode permintaan rendah, Sagemaker dapat mengurangi ke nol contoh, sehingga mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan mengurangi biaya.
Komponen utama penskalaan otomatis
1. Load Balancing: Sagemaker Endpoints mendukung penyeimbangan beban otomatis, yang mendistribusikan permintaan yang masuk di berbagai contoh. Ini memastikan bahwa tidak ada contoh tunggal yang kewalahan, mempertahankan kinerja yang konsisten bahkan di bawah kondisi beban tinggi.
2. Kebijakan Penskalaan: Pengguna dapat mendefinisikan kebijakan penskalaan berdasarkan metrik tertentu, seperti pemanfaatan CPU atau meminta latensi. Kebijakan -kebijakan ini menentukan kapan harus skala ke atas atau ke bawah. Untuk model Deepseek-R1, metrik umum mungkin termasuk latensi ujung-ke-ujung, token throughput, waktu untuk token pertama, dan latensi yang antar-token.
3. Jenis Concurrency dan Instance: Model Deepseek-R1 dapat digunakan pada berbagai jenis instance, masing-masing dengan konfigurasi GPU yang berbeda (mis., 1, 4, atau 8 GPU per instance). Pilihan tipe instance mempengaruhi kinerja dan skalabilitas model. Dengan memilih jenis instance yang tepat dan mengkonfigurasi tingkat konkurensi, pengguna dapat mengoptimalkan respons dan efisiensi model.
Proses penyebaran ##
Untuk menggunakan model Deepseek-R1 dengan penskalaan otomatis di Sagemaker, pengguna biasanya mengikuti langkah-langkah ini:
-Pemilihan model: Pilih varian model Deepseek-R1 yang sesuai, seperti versi suling (mis., Deepseek-R1-Distill-Llama-8B), yang menawarkan keseimbangan antara kinerja dan efisiensi.
- Konfigurasi titik akhir: Siapkan titik akhir Sagemaker dengan model yang dipilih. Ini melibatkan menentukan lokasi model (mis., Memeluk hub wajah atau ember S3 pribadi), mengonfigurasi variabel lingkungan, dan mendefinisikan jenis instance dan jumlah instance awal.
-Konfigurasi penskalaan otomatis: Tentukan kebijakan penskalaan otomatis berdasarkan metrik yang diinginkan (mis., Pemanfaatan CPU). Ini memastikan bahwa skala titik akhir secara dinamis sebagai respons terhadap perubahan beban kerja.
- Pemantauan dan Optimalisasi: Terus memantau kinerja titik akhir dan menyesuaikan kebijakan penskalaan sesuai kebutuhan untuk mempertahankan kinerja dan efisiensi biaya yang optimal.
Manfaat skala otomatis untuk Deepseek-R1
- Efisiensi Biaya: Dengan menskalakan selama periode permintaan rendah, organisasi dapat secara signifikan mengurangi biaya yang terkait dengan menjalankan model bahasa besar.
- Peningkatan responsif: Penskalaan otomatis memastikan bahwa model tetap responsif bahkan di bawah kondisi beban tinggi, meningkatkan pengalaman pengguna.
- Manajemen yang disederhanakan: Infrastruktur terkelola Sagemaker menyederhanakan proses penyebaran dan penskalaan, memungkinkan pengembang untuk fokus pada pengembangan model dan integrasi aplikasi daripada manajemen infrastruktur.
Secara keseluruhan, penskalaan otomatis untuk model Deepseek-R1 di Sagemaker memberikan cara yang kuat dan efisien untuk menggunakan model bahasa canggih, memastikan mereka dapat menangani berbagai beban kerja sambil mempertahankan kinerja tinggi dan efektivitas biaya.
Kutipan:
[1.
[2] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[3] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoimxfkulbzbgfwotbz Qxfgakl5nzbxut09iiwidci6ilfjbxdxdlptbtrgzknhzkvprjlwsstza2hsmdgymutjwe1rdhkzse5snfk9in0
[4.
[5] https://www.byteplus.com/en/topic/3833390
[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