Amazon Sagemaker上DeepSeek-R1模型的自动尺度是一个关键功能，它允许这些大语言模型根据传入请求的量动态调整其资源。此功能对于维持现实世界应用中的响应能力，可靠性和成本效率至关重要。这是关于在SageMaker上为DeepSeek-R1自动缩放如何工作的详细概述：
##自动缩放概述
SageMaker中的自动缩放旨在自动根据工作量调整实例数。对于DeepSeek-R1型号，这意味着SageMaker端点可以水平扩展以通过添加更多实例来处理增加流量。相反，在需求低时期，SageMaker可以扩展到零实例，从而优化资源使用情况并降低成本。
##自动缩放的关键组件
1。负载平衡：SageMaker端点支持自动负载平衡，该平衡在多个实例上分发了传入的请求。这样可以确保没有任何一个实例被不知所措，即使在高负载条件下也能保持一致的性能。
2。缩放策略：用户可以根据特定指标(例如CPU利用率或请求延迟)定义缩放策略。这些政策决定了何时进行扩展。对于DeepSeek-R1模型，通用指标可能包括端到端的延迟，吞吐量令牌，首次令牌的时间和延误延迟。
3。并发和实例类型：DeepSeek-R1模型可以在各种实例类型上部署，每种模型都具有不同的GPU配置(例如，每个实例的1、4或8 GPU)。实例类型的选择会影响模型的性能和可扩展性。通过选择适当的实例类型并配置并发级别，用户可以优化模型的响应性和效率。
##部署过程
要在SageMaker上使用自动尺度部署DeepSeek-R1模型，用户通常会遵循以下步骤：
- 模型选择：选择适当的DeepSeek-R1模型变体，例如蒸馏版(例如，DeepSeek-R1-Distill-Lalama-8B)，它们在性能和效率之间提供平衡。
- 端点配置：使用选定模型设置sagemaker端点。这涉及指定模型的位置(例如，拥抱面轮或私有S3存储桶)，配置环境变量，并定义实例类型和初始实例计数。
- 自动缩放配置：基于所需指标(例如CPU利用率)定义自动缩放策略。这样可以确保端点会响应工作负载的变化而动态缩放。
- 监视和优化：不断监视端点的性能，并根据需要调整缩放策略，以保持最佳性能和成本效率。
##自动缩放对DeepSeek-R1的好处
- 成本效率：通过在需求低时期扩大规模，组织可以显着降低与运行大语言模型相关的成本。
- 提高响应能力：自动缩放可确保即使在高负载条件下即使在高负载条件下也保持响应速度，从而增强了用户体验。
- 简化的管理：萨格人的托管基础架构简化了部署和扩展过程，使开发人员可以专注于模型开发和应用程序集成，而不是基础架构管理。
总体而言，在萨格马人上的DeepSeek-R1模型的自动尺度提供了一种强大而有效的方式来部署高级语言模型，以确保他们可以处理不同的工作负载，同时保持高性能和成本效益。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-a-large-model-inference-container/
[2] https://blogs.cisco.com/security/evaluation-security-risk-in--in-deepseek-and-there-frontier-ronsoning-models
[3] https://repost.aws/questions?view=all&sort=Recent&page=yj2ijoylcjuimxfkulbzbgfwotbz QXFGAKL5NZBXUT09IIWIDCI6ILFJBXDXDXDXDLPTBTRGZKNHZKVPRJLWSSTZA2HSMDGYMDGYMDGYMDGYMJWE1RDHKZSE5SNFK9IN0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist-----------------
[5] https://www.byteplus.com/en/topic/383390
[6] https://repost.aws/questions？ aehntjh6ndy0dz09iiiwidci6innvcunvrmfimfimfq0otluc1v5mkftawjpwmjvthlkofjmttrxd3yvyzrtcmc9in0
[7] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deploy-deepseek-r1-mazon-sagemaker-guide
[8] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[9] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-deepseek-r1-on-aws?lang=en