自動スケーリングは、リアルタイムの需要に基づいてインスタンスとモデルのコピーの数を動的に調整することにより、Amazon SagemakerのDeepSeek-R1モデルのパフォーマンスを大幅に向上させます。この機能により、モデルがワークロードの変動を効率的に処理できるようになり、リソースの利用とコストを最適化しながらシームレスなユーザーエクスペリエンスを提供します。
SagemakerのDeepSeek-R1の自動スケーリングの重要な利点
1.動的リソースの割り当て：自動スケーリングにより、SageMakerは追加のインスタンスをプロビジョニングし、トラフィックが増加したときにモデルコピーを展開することができ、パフォーマンスを損なうことなくモデルがより多くのリクエストを処理できるようにします。逆に、トラフィックが減少すると、不必要なインスタンスが削除され、アイドルリソースを回避することでコストが削減されます[1] [2] [5]。
2。応答性の向上：需要の増加を満たすためにスケールアウトすることにより、自動スケーリングは低レイテンシと高スループットを維持するのに役立ちます。これは、応答性がユーザーエクスペリエンスに直接影響するDeepSeek-R1のような生成AIモデルにとって特に重要です[2] [8]。
3。コスト効率：自動スケーリングにより、リソースが効率的に使用されることが保証されます。非ピーク時間中、エンドポイントはゼロに縮小し、リソースの使用とコスト効率を最適化できます。この機能は、さまざまなトラフィックパターンを持つアプリケーションに特に有益です[1] [5]。
4。適応スケーリング：Sagemakerの自動スケーリング機能は、DeepSeek-R1などの生成AIモデルの特定のニーズに適応するように設計されています。同時リクエストペルモデルや同時リクエストスパーコピーなどの高解像度メトリックを活用することにより、システムは正確なスケーリング決定を行い、モデルが応答性があり、費用対効果の高いままであることを保証します[2] [8]。
5。負荷分散との統合：自動スケーリングは、弾力性のあるリソースを効率的に配布するために、弾力性のある負荷分散とシームレスに動作します。この統合により、単一のインスタンスが圧倒されないことが保証され、すべての要求にわたって一貫したパフォーマンスを維持します[1] [8]。
###展開とパフォーマンス評価
DeepSeek-R1モデルは、自動スケーリングをサポートするフェイステキスト生成の推論(TGI)を抱きしめることを使用して、SageMakerに展開できます。これらのモデルのパフォーマンスは、エンドツーエンドのレイテンシ、スループット、最初のトークンまでの時間、トークン間レイテンシなどのメトリックに基づいて評価されます。提供された評価は相対的なパフォーマンスに関する洞察を提供しますが、ユーザーは特定のユースケースとハードウェア構成のパフォーマンスを最適化するために独自のテストを実施することをお勧めします[1] [4]。
要約すると、Sagemakerの自動スケールは、ダイナミックリソースの割り当て、応答性の向上、コストの最適化、および高品質の言語モデル機能を維持しながら、需要の変化に適応することにより、DeepSeek-R1のパフォーマンスを向上させます。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-modelsと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 = eyj2ijoylcjuizgtmyktumnf0wuzn Y1DMAHKXCGRVUT09IIWIDCI6IKZRBITWVZI2M05ZVKLZBWGZT0VWZK5WVM5OVKIVOXBYN21TQ0PPDTHRWWC9IN0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-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- fuld-as-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/