La scala automatica migliora in modo significativo le prestazioni dei modelli DeepSeek-R1 su Amazon SageMaker regolando dinamicamente il numero di istanze e copie del modello in base alla domanda in tempo reale. Questa capacità garantisce che il modello possa gestire in modo efficiente le fluttuazioni nel carico di lavoro, fornendo un'esperienza utente senza soluzione di continuità ottimizzando al contempo l'utilizzo e i costi delle risorse.
Vantaggi chiave della scala automatica per DeepSeek-R1 su SageMaker
1. Allocazione delle risorse dinamiche: la scala automatica consente a SageMaker di fornire istanze aggiuntive e distribuire più copie del modello quando il traffico aumenta, garantendo che il modello possa gestire un volume più elevato di richieste senza compromettere le prestazioni. Al contrario, quando il traffico diminuisce, vengono rimosse istanze inutili, riducendo i costi evitando le risorse inattive [1] [2] [5].
2. Migliore reattività: ridimensionando per soddisfare una maggiore domanda, la scala automatica aiuta a mantenere la bassa latenza e l'elevato rendimento. Ciò è particolarmente importante per i modelli di AI generativi come DeepSeek-R1, in cui la reattività influisce direttamente sull'esperienza dell'utente [2] [8].
3. Efficienza dei costi: la scala automatica garantisce che le risorse siano utilizzate in modo efficiente. Durante le ore non di punta, l'endpoint può ridimensionare a zero, ottimizzando l'utilizzo delle risorse e l'efficienza dei costi. Questa funzione è particolarmente vantaggiosa per le applicazioni con modelli di traffico variabili [1] [5].
4. Ridimensionamento adattivo: le caratteristiche automatiche di SageMaker sono progettate per adattarsi alle esigenze specifiche dei modelli AI generativi come DeepSeek-R1. Sfruttando metriche ad alta risoluzione come concurrenttrentQuestSperModel e ConcorrentRequestSperCopy, il sistema può prendere decisioni di ridimensionamento precise, garantendo che il modello rimanga reattivo ed economico [2] [8].
5. Integrazione con bilanciamento del carico: la scala automatica funziona perfettamente con il bilanciamento del carico elastico per distribuire le richieste in arrivo tra le risorse ridimensionate in modo efficiente. Questa integrazione garantisce che nessuna singola istanza sia sopraffatta, mantenendo prestazioni coerenti su tutte le richieste [1] [8].
Distribuzione e valutazione delle prestazioni
I modelli DeepSeek-R1 possono essere distribuiti su SageMaker utilizzando l'inferenza di generazione di testo per abbracci (TGI), che supporta la scala automatica. Le prestazioni di questi modelli sono valutate in base a metriche come latenza end-to-end, throughput, time to prima token e latenza inter-torsione. Mentre le valutazioni fornite offrono approfondimenti sulle prestazioni relative, gli utenti sono incoraggiati a condurre i propri test per ottimizzare le prestazioni per casi d'uso specifici e configurazioni hardware [1] [4].
In sintesi, la scala automatica su SageMaker migliora le prestazioni di DeepSeek-R1 garantendo l'allocazione dinamica delle risorse, migliorando la reattività, ottimizzazione dei costi e adattandosi alle mutevoli esigenze, il tutto mantenendo le capacità del modello linguistico di alta qualità.
Citazioni:
5
[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-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-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-offers-deepseek-r1-as-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-infere