Automātiskā mērogošana ievērojami uzlabo DeepSEEK-R1 modeļu veiktspēju Amazon Sagemaker, dinamiski pielāgojot gadījumu skaitu un modeļa kopijas, pamatojoties uz reālā laika pieprasījumu. Šī spēja nodrošina, ka modelis var efektīvi apstrādāt darba slodzes svārstības, nodrošinot nemanāmu lietotāju pieredzi, vienlaikus optimizējot resursu izmantošanu un izmaksas.
Galvenie ieguvumi no automātiskās mērogošanas DeepSeek-R1 Sagemaker
1. Dinamiskais resursu sadalījums: automātiskā mērogošana ļauj Sagemaker nodrošināt papildu gadījumus un izvietot vairāk modeļa kopiju, palielinoties trafikai, nodrošinot, ka modelis var apstrādāt lielāku pieprasījumu daudzumu, neapdraudot veiktspēju. Un otrādi, samazinoties satiksmei, tiek noņemti nevajadzīgi gadījumi, samazinot izmaksas, izvairoties no tukšgaitas resursiem [1] [2] [5].
2. Uzlabota atsaucība: mērogošana, lai apmierinātu palielinātu pieprasījumu, automātiskā mērogošana palīdz saglabāt zemu latentumu un augstu caurlaidspēju. Tas ir īpaši svarīgi ģeneratīviem AI modeļiem, piemēram, DeepSeek-R1, kur reakcija tieši ietekmē lietotāju pieredzi [2] [8].
3. Izmaksu efektivitāte: automātiskā mērogošana nodrošina resursus efektīvi. Stundu laikā, kas nav maksimums, galapunkts var samazināties līdz nullei, optimizējot resursu izmantošanu un izmaksu efektivitāti. Šī funkcija ir īpaši izdevīga lietojumprogrammām ar mainīgiem trafika modeļiem [1] [5].
4. Adaptīvā mērogošana: Sagemaker automātiskās mērogošanas funkcijas ir paredzētas, lai pielāgotos tādiem ģeneratīvo AI modeļu kā DeepSEEK-R1 īpašajām vajadzībām. Izmantojot augstas izšķirtspējas rādītājus, piemēram, vienlaicīgu meklēšanu, un vienlaikus ar vienlaicīgu līmeni, sistēma var pieņemt precīzus mērogošanas lēmumus, nodrošinot, ka modelis joprojām ir atsaucīgs un rentabls [2] [8].
5. Integrācija ar slodzes līdzsvarošanu: automātiskā mērogošana darbojas nemanāmi ar elastīgās slodzes līdzsvarošanu, lai efektīvi sadalītu ienākošos pieprasījumus starp samazinātiem resursiem. Šī integrācija nodrošina, ka neviens atsevišķs gadījums nav satriekts, saglabājot konsekventu sniegumu visos pieprasījumos [1] [8].
Izvietošana un veiktspējas novērtēšana
DeepSEEK-R1 modeļus var izvietot Sagemaker, izmantojot apskaušanas sejas teksta ģenerēšanas secinājumus (TGI), kas atbalsta automātisko mērījumu. Šo modeļu veiktspēja tiek novērtēta, pamatojoties uz tādiem metrikām kā visaptveroša latentums, caurlaidspēja, laiks līdz pirmajam marķierim un starpnozaru latentumu. Kaut arī sniegtie novērtējumi piedāvā ieskatu relatīvajā veiktspējā, lietotāji tiek mudināti veikt savu testēšanu, lai optimizētu veiktspēju konkrētiem lietošanas gadījumiem un aparatūras konfigurācijām [1] [4].
Rezumējot, automātiskā mērogošana Sagemaker uzlabo DeepSEEK-R1 veiktspēju, nodrošinot dinamisku resursu sadalījumu, uzlabojot reakciju, optimizējot izmaksas un pielāgojoties mainīgajām prasībām, vienlaikus saglabājot augstas kvalitātes valodas modeļa iespējas.
Atsauces:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-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 Y1dmahkxcgrvut09iiwidci6ikzrbitwvzi2m05zvklzbwgzt0vvzk5wvm5ovkivoxbyn21tq0ppdtrwwc9in00
.
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-ato-scaling.html
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382691
.
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-in-erence-launches ātrāk auto-scaling-for-generative-ai-models/