Làm thế nào để scaling tự động hoạt động cho DeepSeek-R1 trên Sagemaker

Tổng quan về Scaling Auto

Tự động chia tỷ lệ trong Sagemaker được thiết kế để tự động điều chỉnh số lượng phiên bản dựa trên khối lượng công việc. Đối với các mô hình DeepSeek-R1, điều này có nghĩa là các điểm cuối của Sagemaker có thể mở rộng theo chiều ngang để xử lý lưu lượng tăng bằng cách thêm nhiều trường hợp hơn. Ngược lại, trong các giai đoạn nhu cầu thấp, Sagemaker có thể giảm xuống còn là không có trường hợp, do đó tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm chi phí.

Các thành phần chính của tự động Scaling

1. Cân bằng tải: Điểm cuối của Sagemaker hỗ trợ cân bằng tải tự động, phân phối các yêu cầu đến trên nhiều trường hợp. Điều này đảm bảo rằng không có trường hợp nào bị choáng ngợp, duy trì hiệu suất nhất quán ngay cả trong điều kiện tải cao.

2. Chính sách mở rộng: Người dùng có thể xác định các chính sách tỷ lệ dựa trên các số liệu cụ thể, chẳng hạn như sử dụng CPU hoặc độ trễ yêu cầu. Các chính sách này xác định khi nào nên mở rộng hoặc giảm. Đối với các mô hình DeepSeek-R1, các số liệu phổ biến có thể bao gồm độ trễ từ đầu đến cuối, mã thông báo thông lượng, thời gian đến mã thông báo đầu tiên và độ trễ liên quan.

3. Việc lựa chọn loại thể hiện ảnh hưởng đến hiệu suất và khả năng mở rộng của mô hình. Bằng cách chọn các loại thể hiện thích hợp và định cấu hình các cấp độ đồng thời, người dùng có thể tối ưu hóa khả năng đáp ứng và hiệu quả của mô hình.

Quá trình triển khai

Để triển khai các mô hình DeepSeek-R1 với việc tự động chia tỷ lệ trên Sagemaker, người dùng thường làm theo các bước sau:

-Lựa chọn mô hình: Chọn biến thể mô hình DeepSeek-R1 thích hợp, chẳng hạn như các phiên bản chưng cất (ví dụ: DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B), mang lại sự cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả.

- Cấu hình điểm cuối: Thiết lập điểm cuối Sagemaker với mô hình đã chọn. Điều này liên quan đến việc chỉ định vị trí của mô hình (ví dụ: ôm mặt trung tâm hoặc xô S3 riêng tư), định cấu hình các biến môi trường và xác định loại thể hiện và số lượng phiên bản ban đầu.

-Cấu hình tự động Scaling: Xác định các chính sách tự động mở rộng dựa trên các số liệu mong muốn (ví dụ: sử dụng CPU). Điều này đảm bảo rằng tỷ lệ điểm cuối động để đáp ứng với các thay đổi trong khối lượng công việc.

- Giám sát và tối ưu hóa: Liên tục giám sát hiệu suất của điểm cuối và điều chỉnh các chính sách tỷ lệ khi cần thiết để duy trì hiệu suất tối ưu và hiệu quả chi phí.

Lợi ích của việc tự động chia tỷ lệ cho DeepSeek-R1

- Hiệu quả chi phí: Bằng cách nhân rộng trong các giai đoạn nhu cầu thấp, các tổ chức có thể giảm đáng kể chi phí liên quan đến việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn.
- Khả năng đáp ứng được cải thiện: Tự động chia tỷ lệ đảm bảo rằng mô hình vẫn đáp ứng ngay cả trong điều kiện tải cao, nâng cao trải nghiệm người dùng.
- Quản lý đơn giản hóa: Cơ sở hạ tầng được quản lý của Sagemaker đơn giản hóa quá trình triển khai và mở rộng, cho phép các nhà phát triển tập trung vào phát triển mô hình và tích hợp ứng dụng thay vì quản lý cơ sở hạ tầng.

Nhìn chung, việc tự động chia tỷ lệ cho các mô hình DeepSeek-R1 trên Sagemaker cung cấp một cách mạnh mẽ và hiệu quả để triển khai các mô hình ngôn ngữ nâng cao, đảm bảo chúng có thể xử lý các khối lượng công việc khác nhau trong khi duy trì hiệu suất cao và hiệu quả chi phí.

Trích dẫn:
.
[2] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[3] https: Qxfgakl5nzbxut09iiwidci6ilfjbxdxdlptbtrgzknhzkvplwsstza2hsmdgymutjwe1rdhkzse5snfk9in0
.
[5] https://www.byteplus.com/en/topic/383390
[6] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoiqup4cuarys9pt29q aehntjh6ndy0dz09iiwidci6innvcunvrmfimfq0otluc1v5mkftawjpwmjvthlkofjmttrxd3yvyzrtcmc9in0
[7] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deploy-deepseek-r1-amazon-sagemaker-guide
.
[9] https://community.aws/content/2Z6DlAohx12yuNoEAs7qb5YTH0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws?lang=en