يعزز التقييم التلقائي بشكل كبير أداء نماذج Deepseek-R1 على Amazon Sagemaker من خلال ضبط عدد الحالات والنسخ النموذجية بناءً على الطلب في الوقت الفعلي. تضمن هذه الإمكانية أن يتمكن النموذج من التعامل بكفاءة مع التقلبات في عبء العمل ، مما يوفر تجربة مستخدم سلسة مع تحسين استخدام الموارد والتكاليف.
الفوائد الرئيسية للرسالة التلقائية لـ Deepseek-R1 على Sagemaker
1. تخصيص الموارد الديناميكية: يتيح التقييم التلقائي لتوفير مثيلات إضافية ونشر المزيد من نسخ النماذج عند زيادة حركة المرور ، مما يضمن أن النموذج يمكنه التعامل مع حجم أعلى من الطلبات دون المساس بالأداء. على العكس ، مع انخفاض حركة المرور ، تتم إزالة الحالات غير الضرورية ، مما يقلل من التكاليف عن طريق تجنب موارد الخمول [1] [2] [5].
2. الاستجابة المحسنة: عن طريق التوسع لتلبية الطلب المتزايد ، يساعد التقسيم التلقائي على الحفاظ على زمن انتقال منخفض وإنتاجية عالية. هذا مهم بشكل خاص لنماذج الذكاء الاصطناعى التوليدي مثل Deepseek-R1 ، حيث تؤثر الاستجابة بشكل مباشر على تجربة المستخدم [2] [8].
3. كفاءة التكلفة: يضمن التقسيم التلقائي استخدام الموارد بكفاءة. خلال ساعات غير الذروة ، يمكن أن تنخفض نقطة النهاية إلى الصفر ، مما يؤدي إلى تحسين استخدام الموارد وكفاءة التكلفة. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص للتطبيقات ذات أنماط حركة المرور المتغيرة [1] [5].
4. التحجيم التكيفي: تم تصميم ميزات التقييم التلقائي في Sagemaker للتكيف مع الاحتياجات المحددة لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل Deepseek-R1. من خلال الاستفادة من المقاييس عالية الدقة مثل concurrentrequestspermodel و concurrentrequestspercopy ، يمكن للنظام اتخاذ قرارات التحجيم الدقيقة ، مما يضمن أن النموذج يظل مستجيبًا وفعالًا من حيث التكلفة [2] [8].
5. التكامل مع موازنة التحميل: يعمل التقييم التلقائي بسلاسة مع موازنة التحميل المرنة لتوزيع الطلبات الواردة عبر الموارد المقيدة بكفاءة. يضمن هذا التكامل أنه لا يوجد مثيل واحد غارق ، حيث يحافظ على أداء ثابت عبر جميع الطلبات [1] [8].
التقييم وتقييم الأداء
يمكن نشر نماذج Deepseek-R1 على Sagemaker باستخدام استدلال توليد النص المعانقة (TGI) ، والذي يدعم التقييم التلقائي. يتم تقييم أداء هذه النماذج استنادًا إلى مقاييس مثل الكمون الشامل والإنتاجية ووقت المميز الأول والكمون بين الحنك. على الرغم من أن التقييمات المقدمة تقدم نظرة ثاقبة على الأداء النسبي ، يتم تشجيع المستخدمين على إجراء اختباراتهم الخاصة لتحسين الأداء لحالات الاستخدام المحددة وتكوينات الأجهزة [1] [4].
باختصار ، يعزز التقييم التلقائي على Sagemaker أداء DeepSeek-R1 من خلال ضمان تخصيص الموارد الديناميكية ، وتحسين الاستجابة ، وتحسين التكاليف ، والتكيف مع المتطلبات المتغيرة ، مع الحفاظ على إمكانيات نموذج اللغة عالية الجودة.
الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[2] https://randomtrees.com/blog/auto-scaling-for-generative-ai-models-with-amazon-sagemaker/
[3] https://repost.aws/questions؟view=all&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoizgtmyktumnf0wuzn y1dmahkxcgrvut09iiwidci6ikzrbitwvzi2m05zvklzbwgzt0vwzk5wvm5ovkivoxbyn21tq0ppdthrwwc9in0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-use-a-large-model-inference-container/
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382691
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-epeeepseek-r1-as-ly-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[8]