Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hvordan forbedrer auto-skalering ydelsen af ​​DeepSeek-R1 på Sagemaker


Hvordan forbedrer auto-skalering ydelsen af ​​DeepSeek-R1 på Sagemaker


Auto-skalering forbedrer signifikant ydelsen af ​​DeepSeek-R1-modeller på Amazon Sagemaker ved dynamisk at justere antallet af forekomster og modelkopier baseret på realtid efterspørgsel. Denne kapacitet sikrer, at modellen effektivt kan håndtere udsving i arbejdsbyrden, hvilket giver en problemfri brugeroplevelse, samtidig med at ressourceudnyttelsen og omkostninger optimerer ressourceudnyttelse og omkostninger.

Nøglefordele ved auto-skalering til DeepSeek-R1 på Sagemaker

1. dynamisk ressourcetildeling: Auto-skalering giver Sagemaker mulighed for at give yderligere forekomster og implementere flere modelkopier, når trafikken øges, hvilket sikrer, at modellen kan håndtere et højere volumen af ​​anmodninger uden at gå på kompromis med ydelsen. Omvendt, når trafikken falder, fjernes unødvendige tilfælde, hvilket reducerer omkostningerne ved at undgå ledige ressourcer [1] [2] [5].

2. Forbedret lydhørhed: Ved at skalere ud for at imødekomme øget efterspørgsel hjælper auto-skalering med at opretholde lav latenstid og høj gennemstrømning. Dette er især vigtigt for generative AI-modeller som DeepSeek-R1, hvor lydhørhed direkte påvirker brugeroplevelsen [2] [8].

3. Omkostningseffektivitet: Auto-skalering sikrer, at ressourcer bruges effektivt. I løbet af ikke-spidsbelastningstider kan slutpunktet skalere ned til nul og optimere ressourceforbrug og omkostningseffektivitet. Denne funktion er især fordelagtig for applikationer med variable trafikmønstre [1] [5].

4. Adaptiv skalering: Sagemakers auto-skaleringsfunktioner er designet til at tilpasse sig de specifikke behov for generative AI-modeller som DeepSeek-R1. Ved at udnytte højopløsningsmetrics såsom samtidige requestSperModel og ConcurrentRequestSperCopy kan systemet træffe præcise skaleringsbeslutninger, hvilket sikrer, at modellen forbliver lydhør og omkostningseffektiv [2] [8].

5. Integration med belastningsbalancering: Auto-skalering fungerer problemfrit med elastisk belastningsbalancering for at distribuere indgående anmodninger på tværs af skalerede ressourcer effektivt. Denne integration sikrer, at ingen enkelt forekomst er overvældet og opretholder en konstant ydelse på tværs af alle anmodninger [1] [8].

Implementering og evaluering af præstationer

DeepSeek-R1-modeller kan implementeres på Sagemaker ved hjælp af Hugging Face Text Generation Inference (TGI), som understøtter auto-skalering. Udførelsen af ​​disse modeller evalueres baseret på målinger, såsom ende-til-ende-latenstid, gennemstrømning, tid til først token og inter-token latency. Mens de medfølgende evalueringer giver indsigt i relativ ydelse, opfordres brugerne til at gennemføre deres egen test for at optimere ydelsen til specifikke brugssager og hardwarekonfigurationer [1] [4].

Sammenfattende forbedrer auto-skalering på Sagemaker ydelsen af ​​DeepSeek-R1 ved at sikre dynamisk ressourcefordeling, forbedre lydhørhed, optimere omkostninger og tilpasse sig ændrede krav, alt sammen med at opretholde sprogmodelkapacitet i høj kvalitet.

Citater:
[Jeg
[2] https://randomtrees.com/blog/auto-scaling-for-generative-i-models-with-amazon-aGemaker/
[3] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoizgtmyktumnf0wuzn Y1DMAHKXCGRVUT09IIWIDCI6IKZRBITWVZI2M05ZVKLZBWGZT0VWZK5WVM5OVKIVOXBYN21TQ0PPDTHRWWC9IN0
)
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382691
)
)