Amazon Sagemaker'daki Deepseek-R1 modelleri için otomatik ölçeklendirme, bu büyük dil modellerinin kaynaklarını gelen isteklerin hacmine göre dinamik olarak ayarlamasını sağlayan kritik bir özelliktir. Bu yetenek, gerçek dünya uygulamalarında yanıt verebilirliği, güvenilirliği ve maliyet verimliliğini korumak için gereklidir. İşte Sagemaker'da Deepseek-R1 için otomatik ölçeklendirmenin nasıl çalıştığına dair ayrıntılı bir bakış:
Otomatik ölçeklendirmeye genel bakış
Sagemaker'daki Otomatik Ölçekli, iş yüküne göre örnek sayısını otomatik olarak ayarlayacak şekilde tasarlanmıştır. Deepseek-R1 modelleri için bu, Sagemaker uç noktalarının daha fazla örnek ekleyerek artan trafiği işlemek için yatay olarak ölçeklenebileceği anlamına gelir. Tersine, düşük talep dönemlerinde, Sagemaker sıfır örneklere kadar ölçeklenebilir, böylece kaynak kullanımını optimize edebilir ve maliyetleri düşürebilir.
Otomatik ölçeklendirmenin temel bileşenleri
1. Yük dengeleme: Sagemaker uç noktaları, gelen istekleri birden fazla örnekte dağıtan otomatik yük dengelemesini destekler. Bu, yüksek yük koşullarında bile tutarlı bir performansı koruyarak tek bir örneğin bunalmış olmamasını sağlar.
2. Ölçeklendirme Politikaları: Kullanıcılar, CPU kullanımı veya gecikme isteği gibi belirli metriklere göre ölçeklendirme politikalarını tanımlayabilir. Bu politikalar ne zaman yukarı veya aşağı ölçekleneceğini belirler. Deepseek-R1 modelleri için, ortak metrikler uçtan uca gecikme, verim jetonları, ilk jeton için zaman ve inter-intergence gecikmesini içerebilir.
3. Eşzamanlılık ve Örnek Türleri: Deepseek-R1 modelleri, her biri farklı GPU konfigürasyonlarına sahip çeşitli örnek türlerine (örneğin, örnek başına 1, 4 veya 8 GPU) dağıtılabilir. Örnek türünün seçimi, modelin performansını ve ölçeklenebilirliğini etkiler. Kullanıcılar, uygun örnek türlerini seçerek ve eşzamanlılık düzeylerini yapılandırarak modelin yanıt verebilirliğini ve verimliliğini optimize edebilir.
Dağıtım Süreci
Sagemaker'da otomatik ölçeklendirme ile Deepseek-R1 modellerini dağıtmak için kullanıcılar genellikle şu adımları izliyor:
-Model Seçimi: Performans ve verimlilik arasında bir denge sunan damıtılmış versiyonlar (örn., Deepseek-R1-Distill-Llama-8b) gibi uygun Deepseek-R1 model varyantını seçin.
- Uç nokta yapılandırması: Seçilen modelle bir Sagemaker uç noktası oluşturun. Bu, modelin konumunu (örn., Sarılma Yüz Hub veya özel bir S3 kovası) belirtmeyi, ortam değişkenlerini yapılandırmayı ve örnek türünü ve başlangıç örnek sayısını tanımlamayı içerir.
-Otomatik ölçeklendirme yapılandırması: İstenilen metriklere (örn. CPU kullanımı) dayalı otomatik ölçeklendirme politikalarını tanımlayın. Bu, uç noktanın iş yükündeki değişikliklere yanıt olarak dinamik olarak ölçeklenmesini sağlar.
- İzleme ve optimizasyon: En uygun performans ve maliyet verimliliğini korumak için son noktanın performansını sürekli olarak izleyin ve ölçeklendirme politikalarını gerektiği gibi ayarlayın.
Deepseek-R1 için otomatik ölçeklendirmenin faydaları
- Maliyet verimliliği: Düşük talep dönemlerinde ölçeklenerek, kuruluşlar büyük dil modelleri yürütme ile ilişkili maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir.
- Geliştirilmiş yanıt verme: Otomatik ölçeklendirme, modelin yüksek yük koşullarında bile duyarlı kalmasını ve kullanıcı deneyimini geliştirmesini sağlar.
- Basitleştirilmiş Yönetim: Sagemaker'ın yönetilen altyapısı, dağıtım ve ölçeklendirme sürecini basitleştirerek geliştiricilerin altyapı yönetimi yerine model geliştirme ve uygulama entegrasyonuna odaklanmalarını sağlar.
Genel olarak, Sagemaker'daki Deepseek-R1 modelleri için otomatik ölçeklendirme, gelişmiş dil modellerini dağıtmak için sağlam ve verimli bir yol sağlar ve yüksek performans ve maliyet etkinliğini korurken değişen iş yüklerini işleyebileceklerini sağlar.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[2] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-depseek-and-frontier-weasoning-modeller
[3] https://repost. Qxfgakl5nzbxut09iiwidci6ilfjbxdxdlptbtrgzknhzkvprwsstza2hsmdgymutjwe1rdhkzse5snfk9in0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.byteplus.com/en/topic/383390
[6] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2iJoylcjuijoiqup4Cuory9pt29q aehntjh6ndy0dz09iiwidci6innvcunvrmfimfq0otluc1v5mkftawjpwmjvthlkofjmttrxd3yvyzrtcmc9in0
[7] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deploy-deepseek-r1-amazon-sagemaker-guide
[8] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-awsbrock/
[9] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/Leveraging-deepseek-r1-on-waws?lang=en