Die automatische Skalierung verbessert die Leistung von Deekseek-R1-Modellen bei Amazon Sagemaker erheblich, indem die Anzahl der Instanzen und Modellkopien dynamisch auf der Grundlage der Echtzeitnachfrage angepasst wird. Diese Fähigkeit stellt sicher, dass das Modell effizient Schwankungen bei der Arbeitsbelastung verarbeiten und ein nahtloses Benutzererlebnis bietet und gleichzeitig die Ressourcenauslastung und -kosten optimieren kann.
Wichtige Vorteile des automatischen Skalierens für Deepseek-R1 auf Sagemaker
1. Dynamische Ressourcenzuweisung: Die automatische Skalierung ermöglicht es Sagemaker, zusätzliche Instanzen vorzulegen und mehr Modellkopien bereitzustellen, wenn der Verkehr erhöht wird, damit das Modell ein höheres Volumen an Anfragen ohne Kompromisse der Leistung bearbeiten kann. Umgekehrt werden mit sinkender Verkehr unnötige Instanzen entfernt, was die Kosten senkt, indem die Leerlaufressourcen vermieden werden [1] [2] [5].
2. Verbesserte Reaktionsfähigkeit: Durch Skalieren, um die gestiegene Nachfrage zu befriedigen, hilft die automatische Skalierung bei der Aufrechterhaltung einer geringen Latenz und einem hohen Durchsatz. Dies ist besonders wichtig für generative KI-Modelle wie Deepseek-R1, bei denen die Reaktionsfähigkeit die Benutzererfahrung direkt beeinflusst [2] [8].
3. Kosteneffizienz: Auto-Skalierung stellt sicher, dass die Ressourcen effizient genutzt werden. Während der Nicht-Speak-Stunden kann der Endpunkt auf Null skalieren und die Ressourcenverbrauch und die Kosteneffizienz optimieren. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für Anwendungen mit variablen Verkehrsmustern [1] [5].
4. Adaptive Skalierung: Sagemaker's Auto-Scaling-Funktionen sind so konzipiert, dass sie sich an die spezifischen Bedürfnisse generativer KI-Modelle wie Deepseek-R1 anpassen können. Durch die Nutzung hochauflösender Metriken wie der gleichzeitigen Verhältnis von Sperrsspermodel und ConcurrentRequestSsperCopy kann das System genaue Skalierungsentscheidungen treffen, um sicherzustellen, dass das Modell reaktionsschnell und kostengünstig bleibt [2] [8].
5. Integration mit Lastausgleich: Auto-Skalierung funktioniert nahtlos mit elastischen Lastausgleich, um eingehende Anforderungen über skalierte Ressourcen effizient zu verteilen. Diese Integration stellt sicher, dass keine einzelne Instanz überfordert ist und die konsistente Leistung in allen Anfragen beibehält [1] [8].
Bereitstellung und Leistungsbewertung
DeepSeek-R1-Modelle können mit dem Sagemaker mithilfe von TGI (Face-Text-Generierung Inferenz) eingesetzt werden, was die automatische Skalierung unterstützt. Die Leistung dieser Modelle wird auf der Grundlage von Metriken wie End-to-End-Latenz, Durchsatz, Zeit bis zum ersten Token und der zwischengegangenen Latenz bewertet. Während die bereitgestellten Bewertungen Einblicke in die relative Leistung bieten, werden Benutzer ermutigt, ihre eigenen Tests durchzuführen, um die Leistung für bestimmte Anwendungsfälle und Hardwarekonfigurationen zu optimieren [1] [4].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die automatische Skalierung von Sagemaker die Leistung von Deepseek-R1 durch die Gewährleistung der dynamischen Ressourcenzuweisung, die Verbesserung der Reaktionsfähigkeit, die Optimierung der Kosten und die Anpassung an sich ändernde Anforderungen erhöht und gleichzeitig qualitativ hochwertige Sprachmodellfähigkeiten aufrechterhalten.
Zitate:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-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=eyj2ioylcjuijoizgtmyktumnf0Wuzn Y1dmahkxcgrvut09iiwidci6ikzrbitwvzi2m05zvklzbwgt0vwzk5wvm5ovkivoxbyn21TQ0PPDthrwc9in0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://docs.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-press-teepseek-r1-as-fuly-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-inference-launches-faster-auto-scaling-for-generative-ai-models/