Kā automātiskā mērogošana darbojas DeepSeek-R1 vietnē Sagemaker

Pārskats par automātisko mērījumu

Automātiskā mērogošana Sagemaker ir paredzēta, lai automātiski pielāgotu gadījumu skaitu, pamatojoties uz darba slodzi. DeepSEEK-R1 modeļiem tas nozīmē, ka Sagemaker galapunkti var horizontāli mērogot, lai apstrādātu palielinātu satiksmi, pievienojot vairāk gadījumu. Un otrādi, zema pieprasījuma periodos Sagemaker var samazināt līdz nulles gadījumus, tādējādi optimizējot resursu izmantošanu un samazinot izmaksas.

Automātiskās mērogošanas galvenie komponenti

1. Slodzes līdzsvarošana: Sagemaker parametri atbalsta automātisko slodzes līdzsvarošanu, kas vairākos gadījumos izplata ienākošos pieprasījumus. Tas nodrošina, ka neviens atsevišķs gadījums nav satriekts, saglabājot konsekventu veiktspēju pat augstas slodzes apstākļos.

2. Mērogošanas politikas: lietotāji var definēt mērogošanas politikas, pamatojoties uz īpašiem metrikām, piemēram, CPU izmantošanu vai pieprasīt latentumu. Šīs politikas nosaka, kad mērogot uz augšu vai uz leju. DeepSEEK-R1 modeļos parastais metrika var ietvert visaptverošu latentumu, caurlaidspējas žetonus, laiku līdz pirmajam marķierim un starpnozaru latentumu.

3. Vienlaicīga un gadījumu veidi: DeepSEEK-R1 modeļus var izvietot dažādos gadījumu veidos, katram ar dažādām GPU konfigurācijām (piemēram, 1, 4 vai 8 gpus vienā gadījumā). Eksietes veida izvēle ietekmē modeļa veiktspēju un mērogojamību. Izvēloties atbilstošus gadījumu veidus un konfigurējot vienlaicības līmeņus, lietotāji var optimizēt modeļa reakciju un efektivitāti.

Izvietošanas process

Lai izvietotu DeepSEEK-R1 modeļus ar automātisko mērogošanu Sagemaker, lietotāji parasti seko šīm darbībām:

-Modeļa izvēle: izvēlieties atbilstošo DeepSEEK-R1 modeļa variantu, piemēram, destilētas versijas (piemēram, DeepSeek-R1-Distill-Llama-8b), kas piedāvā līdzsvaru starp veiktspēju un efektivitāti.

- Endpoint konfigurācija: iestatiet Sagemaker Endpoint ar izvēlēto modeli. Tas ietver modeļa atrašanās vietas noteikšanu (piemēram, sejas centrmezglu vai privātu S3 kausu), vides mainīgo konfigurēšanu un gadījuma veida un sākotnējā gadījumu skaita noteikšanu.

-Automātiskā mērogošanas konfigurācija: definējiet automātiskās mērogošanas politikas, pamatojoties uz vēlamo metriku (piemēram, CPU izmantošanu). Tas nodrošina, ka galapunkts dinamiski skalo, reaģējot uz darba slodzes izmaiņām.

- uzraudzība un optimizācija: nepārtraukti uzraugiet galapunkta veiktspēju un pielāgojiet mērogošanas politikas pēc nepieciešamības, lai saglabātu optimālu veiktspēju un izmaksu efektivitāti.

DeepSeek-R1 automātiskās mērogošanas ieguvumi

- Izmaksu efektivitāte: samazinot zema pieprasījuma periodus, organizācijas var ievērojami samazināt izmaksas, kas saistītas ar lielo valodu modeļu vadīšanu.
- Uzlabota atsaucība: automātiskā mērogošana nodrošina, ka modelis joprojām ir atsaucīgs pat augstas slodzes apstākļos, uzlabojot lietotāju pieredzi.
- Vienkāršota vadība: Sagemaker pārvaldītā infrastruktūra vienkāršo izvietošanas un mērogošanas procesu, ļaujot izstrādātājiem koncentrēties uz modeļa izstrādi un lietojumprogrammu integrāciju, nevis infrastruktūras pārvaldību.

Kopumā DeepSEEK-R1 modeļu automātiskā mērogošana Sagemaker nodrošina stabilu un efektīvu veidu, kā izvietot progresīvu valodu modeļus, nodrošinot, ka tie var rīkoties ar atšķirīgu darba slodzi, vienlaikus saglabājot augstas veiktspējas un rentabilitāti.

Atsauces:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-destille-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://blogs.cisco.com/security/valuating-security-risk-in-depseek-and-other-frontier-streasoning modeles
[3] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijoylcJuijoimxfkulbzbgfwotbz Qxfgakl5nzbXut
.
[5] https://www.byteplus.com/en/topic/383390
[6] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoiqup4cuorys9pt29q Aehntjh6ndy0Zr.
[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/leverage-depseek-r1-on-aws?lang=en