Auto-skalering forbedrer ytelsen til DeepSeek-R1-modeller betydelig på Amazon Sagemaker ved dynamisk å justere antall forekomster og modellkopier basert på sanntids etterspørsel. Denne muligheten sikrer at modellen effektivt kan håndtere svingninger i arbeidsmengden, og gir en sømløs brukeropplevelse samtidig som den optimaliserer ressursutnyttelsen og kostnadene.
Sentrale fordeler med automatisk skalering for DeepSeek-R1 på Sagemaker
1. Dynamisk ressursallokering: Auto-skalering lar Sagemaker tilveiebringe ytterligere forekomster og distribuere flere modellkopier når trafikken øker, og sikrer at modellen kan håndtere et høyere volum av forespørsler uten at det går ut over ytelsen. Motsatt, når trafikken avtar, fjernes unødvendige tilfeller, noe som reduserer kostnadene ved å unngå ledige ressurser [1] [2] [5].
2. Forbedret respons: Ved å skalere ut for å dekke økt etterspørsel, hjelper automatisk skalering med å opprettholde lav latens og høy gjennomstrømning. Dette er spesielt viktig for generative AI-modeller som DeepSeek-R1, der respons direkte påvirker brukeropplevelsen [2] [8].
3. Kostnadseffektivitet: Auto-skalering sikrer at ressursene brukes effektivt. I løpet av ikke-topp timer kan endepunktet skalere ned til null, og optimalisere ressursbruk og kostnadseffektivitet. Denne funksjonen er spesielt gunstig for applikasjoner med variable trafikkmønstre [1] [5].
4. Adaptiv skalering: Sagemakers auto-skaleringsfunksjoner er designet for å tilpasse seg de spesifikke behovene til generative AI-modeller som DeepSeek-R1. Ved å utnytte høyoppløselige beregninger som samtidig raffelgerpermodel og samtidig rekkekraft, kan systemet ta presise skaleringsbeslutninger, og sikre at modellen forblir responsiv og kostnadseffektiv [2] [8].
5. Integrering med belastningsbalansering: Auto-skalering fungerer sømløst med elastisk belastningsbalansering for å distribuere innkommende forespørsler på utskalerte ressurser effektivt. Denne integrasjonen sikrer at ingen enkelt forekomst er overveldet, og opprettholder jevn ytelse på tvers av alle forespørsler [1] [8].
distribusjon og evaluering av ytelser
DeepSeek-R1-modeller kan distribueres på Sagemaker ved hjelp av Hugging Face Text Generation Inference (TGI), som støtter auto-skalering. Ytelsen til disse modellene blir evaluert basert på beregninger som ende-til-ende latens, gjennomstrømning, tid til første token og inter-token latens. Mens de oppgitte evalueringene gir innsikt i relativ ytelse, oppfordres brukerne til å utføre sin egen testing for å optimalisere ytelsen for spesifikke brukssaker og maskinvarekonfigurasjoner [1] [4].
Oppsummert forbedrer auto-skalering på Sagemaker ytelsen til DeepSeek-R1 ved å sikre dynamisk ressursallokering, forbedre responsen, optimalisere kostnadene og tilpasse seg endrede krav, alt sammen med å opprettholde språkmodell for høy kvalitet.
Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[2] https://randomtrees.com/blog/auto-caling-for-generative-ai-models-with-azon-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-azon-sagemaker-dings-a-a-large-modell-inferens-container/
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-caling.html
[6] https://www.byteplus.com/no/topic/382691
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-depseek-r1-as-fyly-styred-serverless-model-recleg-guardrails.aspx
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-inferens-launches-faster-auto-caling-for-generative-ai-models/