Tự động chia tỷ lệ giúp tăng cường đáng kể hiệu suất của các mô hình DeepSeek-R1 trên Amazon Sagemaker bằng cách tự động điều chỉnh số lượng phiên bản và bản sao mô hình dựa trên nhu cầu thời gian thực. Khả năng này đảm bảo rằng mô hình có thể xử lý hiệu quả các biến động trong khối lượng công việc, cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch trong khi tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và chi phí.
Lợi ích chính của việc tự động chia tỷ lệ cho DeepSeek-R1 trên Sagemaker
1. Phân bổ tài nguyên động: Tự động chia tỷ lệ cho phép Sagemaker cung cấp các trường hợp bổ sung và triển khai nhiều bản sao mô hình hơn khi lưu lượng truy cập tăng, đảm bảo rằng mô hình có thể xử lý khối lượng yêu cầu cao hơn mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Ngược lại, khi lưu lượng truy cập giảm, các trường hợp không cần thiết được loại bỏ, giảm chi phí bằng cách tránh các tài nguyên nhàn rỗi [1] [2] [5].
2. Khả năng đáp ứng được cải thiện: Bằng cách mở rộng ra để đáp ứng nhu cầu tăng lên, việc tự động lấy Scaling giúp duy trì độ trễ thấp và thông lượng cao. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các mô hình AI tổng quát như Deepseek-R1, trong đó khả năng đáp ứng ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng [2] [8].
3. Hiệu quả chi phí: Tự động chia tỷ lệ đảm bảo rằng các tài nguyên được sử dụng hiệu quả. Trong giờ không đạt điểm cao điểm, điểm cuối có thể thu nhỏ xuống 0, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và hiệu quả chi phí. Tính năng này đặc biệt có lợi cho các ứng dụng có mẫu lưu lượng thay đổi [1] [5].
4. Tỷ lệ thích ứng: Các tính năng scaling tự động của Sagemaker được thiết kế để thích ứng với các nhu cầu cụ thể của các mô hình AI thế hệ như DeepSeek-R1. Bằng cách tận dụng các số liệu độ phân giải cao như đồng thời, đồng thời và đồng thời, hệ thống có thể đưa ra quyết định mở rộng chính xác, đảm bảo rằng mô hình vẫn đáp ứng và tiết kiệm chi phí [2] [8].
5. Tích hợp với cân bằng tải: Công trình tự động Scaling hoạt động liền mạch với cân bằng tải đàn hồi để phân phối các yêu cầu đến trên các tài nguyên được mở rộng một cách hiệu quả. Sự tích hợp này đảm bảo rằng không có trường hợp nào bị choáng ngợp, duy trì hiệu suất nhất quán trên tất cả các yêu cầu [1] [8].
Đánh giá hiệu suất và triển khai
Các mô hình DeepSeek-R1 có thể được triển khai trên Sagemaker bằng cách sử dụng suy luận tạo văn bản (TGI), hỗ trợ tự động Scaling. Hiệu suất của các mô hình này được đánh giá dựa trên các số liệu như độ trễ từ đầu đến cuối, thông lượng, thời gian đến mã thông báo đầu tiên và độ trễ liên quan. Mặc dù các đánh giá được cung cấp cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất tương đối, người dùng được khuyến khích tiến hành thử nghiệm của riêng họ để tối ưu hóa hiệu suất cho các trường hợp sử dụng cụ thể và cấu hình phần cứng [1] [4].
Tóm lại, tự động chia tỷ lệ trên Sagemaker giúp tăng cường hiệu suất của DeepSeek-R1 bằng cách đảm bảo phân bổ nguồn lực động, cải thiện khả năng đáp ứng, tối ưu hóa chi phí và thích ứng với nhu cầu thay đổi, trong khi duy trì khả năng mô hình ngôn ngữ chất lượng cao.
Trích dẫn:
.
.
[3] https://repost.aws/questions?view=all&sort=recent&page=eyj2ijoylcjuijoizgtmyktumnf0wuzn Y1DMAHKXCGRVUT09IIWIDCI6IKZRBITWVZI2M05ZVKLZBWGZT0VWZK5WVM5OVKIVOXBYN21TQ0PPDTHRWC9IN0
.
[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-Fully-Managed-Serverless-Model-Recommends-Guardrails.aspx
.