Auto-scaling verbetert de prestaties van Deepseek-R1-modellen op Amazon Sagemaker aanzienlijk door het aantal instanties en modelkopieën op basis van realtime vraag dynamisch aan te passen. Deze mogelijkheid zorgt ervoor dat het model efficiënt kan omgaan met schommelingen in de werklast, waardoor een naadloze gebruikerservaring wordt geboden en tegelijkertijd het gebruik en de kosten van middelen te optimaliseren.
Belangrijkste voordelen van automatisch schalen voor Deepseek-R1 op Sagemaker
1. Dynamische toewijzing van bronnen: Auto-scaling stelt Sagemaker in staat om extra instanties te leveren en meer modelkopieën te implementeren wanneer het verkeer toeneemt, zodat het model een hoger volume aanvragen kan verwerken zonder de prestaties in gevaar te brengen. Omgekeerd, naarmate het verkeer afneemt, worden onnodige gevallen verwijderd, waardoor de kosten worden verlaagd door inactieve middelen [1] [2] [5] te vermijden.
2. Verbeterde reactievermogen: door het opschalen om aan de verhoogde vraag te voldoen, helpt auto-scaling bij het handhaven van lage latentie en hoge doorvoer. Dit is vooral belangrijk voor generatieve AI-modellen zoals Deepseek-R1, waar responsiviteit de gebruikerservaring direct beïnvloedt [2] [8].
3. Kostenefficiëntie: Auto-scaling zorgt ervoor dat middelen efficiënt worden gebruikt. Tijdens niet-piekuren kan het eindpunt tot nul schalen, het gebruik van hulpbronnen en kostenefficiëntie optimaliseren. Deze functie is vooral gunstig voor toepassingen met variabele verkeerspatronen [1] [5].
4. Adaptieve schaalverdeling: de auto-scaling-functies van Sagemaker zijn ontworpen om zich aan te passen aan de specifieke behoeften van generatieve AI-modellen zoals Deepseek-R1. Door gebruik te maken van metrics met hoge resolutie zoals ConcurrentRequestSpermodel en ConcurrentRequestSpercopy, kan het systeem nauwkeurige schaalbeslissingen nemen, zodat het model responsief en kosteneffectief blijft [2] [8].
5. Integratie met load balancing: automatisch schalen werkt naadloos met elastische load-balancing om inkomende aanvragen te distribueren overal uitalde bronnen efficiënt. Deze integratie zorgt ervoor dat geen enkele instantie overweldigd is, waardoor consistente prestaties worden gehandhaafd in alle verzoeken [1] [8].
Implementatie en prestatie -evaluatie
Deepseek-R1-modellen kunnen worden geïmplementeerd op Sagemaker met behulp van Hugging Face Text Generation Inference (TGI), die automatisch schalen ondersteunt. De prestaties van deze modellen worden geëvalueerd op basis van statistieken zoals end-to-end latentie, doorvoer, tijd tot eerste token en latentie tussen de token. Hoewel de verstrekte evaluaties inzichten bieden in relatieve prestaties, worden gebruikers aangemoedigd om hun eigen testen uit te voeren om de prestaties te optimaliseren voor specifieke use cases en hardwareconfiguraties [1] [4].
Samenvattend verbetert automatisch schalen op Sagemaker de prestaties van Deepseek-R1 door te zorgen voor dynamische toewijzing van hulpbronnen, het verbeteren van de responsiviteit, het optimaliseren van kosten en het aanpassen aan veranderende eisen, allemaal met behoud van hoogwaardige taalmodelmodel.
Citaten:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-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=eyj2iJoylcjuijuijeizgtmyktumnf0wuzn Y1DMAHKXCGRVUT09IIIWIDCI6IKZRBITWVZI2M05ZVKLZBWGZT0VWZK5WVM5OVKIVOXBYN21TQ0PPDTHRWWC9in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in0in.
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-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-offers-deepseek-r1-as-anaged-anaged-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-inference-lance-auto-caling-for-generative-ai-models/