La mise à l'échelle automatique améliore considérablement les performances des modèles Deepseek-R1 sur Amazon Sagemaker en ajustant dynamiquement le nombre d'instances et de copies de modèles basées sur la demande en temps réel. Cette capacité garantit que le modèle peut gérer efficacement les fluctuations de la charge de travail, offrant une expérience utilisateur transparente tout en optimisant l'utilisation et les coûts des ressources.
Avantages clés de la mise à l'échelle automatique pour Deepseek-R1 sur Sagemaker
1. Attribution dynamique des ressources: la mise à l'échelle automatique permet à SageMaker de provisionner des instances supplémentaires et de déployer plus de copies de modèle lorsque le trafic augmente, garantissant que le modèle peut gérer un volume plus élevé de demandes sans compromettre les performances. À l'inverse, à mesure que le trafic diminue, les instances inutiles sont supprimées, réduisant les coûts en évitant les ressources inactives [1] [2] [5].
2. Réactivité améliorée: En étendant pour répondre à une demande accrue, la mise à l'échelle automatique aide à maintenir une faible latence et un débit élevé. Ceci est particulièrement important pour les modèles d'IA génératifs comme Deepseek-R1, où la réactivité a un impact direct sur l'expérience utilisateur [2] [8].
3. CONTACTÉRATION: L'alimentation automatique garantit que les ressources sont utilisées efficacement. Pendant les heures non-pics, le point final peut passer à zéro, optimisant l'utilisation des ressources et la rentabilité. Cette fonctionnalité est particulièrement bénéfique pour les applications avec des modèles de trafic variables [1] [5].
4. Échelle adaptative: les fonctionnalités de mise à l'échelle de Sagemaker sont conçues pour s'adapter aux besoins spécifiques des modèles d'IA génératifs comme Deepseek-R1. En tirant parti des métriques à haute résolution telles que ConcurrentRequestspermodel et ConcurrentRequestspercopy, le système peut prendre des décisions de mise à l'échelle précises, garantissant que le modèle reste réactif et rentable [2] [8].
5. Intégration avec l'équilibrage de la charge: la mise à l'échelle automatique fonctionne de manière transparente avec l'équilibrage de la charge élastique pour distribuer efficacement les demandes entrantes sur les ressources à l'échelle. Cette intégration garantit qu'aucune instance n'est dépassée, en maintenant des performances cohérentes sur toutes les demandes [1] [8].
Déploiement et évaluation des performances
Des modèles Deepseek-R1 peuvent être déployés sur SageMaker en utilisant l'inférence de génération de texte de visage étreint (TGI), qui prend en charge la mise à l'échelle automatique. Les performances de ces modèles sont évaluées sur la base de mesures telles que la latence de bout en bout, le débit, le temps de premier jeton et la latence inter-token. Bien que les évaluations fournies offrent des informations sur les performances relatives, les utilisateurs sont encouragés à effectuer leurs propres tests pour optimiser les performances pour des cas d'utilisation spécifiques et des configurations matérielles [1] [4].
En résumé, la mise à l'échelle automatique sur SageMaker améliore les performances de Deepseek-R1 en garantissant une allocation dynamique des ressources, en améliorant la réactivité, en optimisant les coûts et en s'adaptant aux demandes changeantes, tout en maintenant des capacités de modèle de langue de haute qualité.
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distillé-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 Y1dmahkxcgrvut09iiwidci6ikzrbitwvzi2m05zvklzbwgzt0vwzk5wvm5ovkivoxbyn21tq0ppdthwwc9in0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-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-ly-managed-serverless-model-recomnds-guardrails.aspx
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-inference-lanches-staster-auto-scaling-for- -generative-ai-models/