การปรับขนาดอัตโนมัติช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของ Deepseek-R1 ใน Sagemaker ได้อย่างไร

ประโยชน์ที่สำคัญของการปรับขนาดอัตโนมัติสำหรับ Deepseek-R1 ใน Sagemaker

1. การจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิก: การปรับขนาดอัตโนมัติช่วยให้ Sagemaker สามารถจัดเตรียมอินสแตนซ์เพิ่มเติมและปรับใช้สำเนาโมเดลเพิ่มเติมเมื่อการรับส่งข้อมูลเพิ่มขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถจัดการกับการร้องขอได้สูงขึ้นโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ ในทางกลับกันเมื่อการจราจรลดลงอินสแตนซ์ที่ไม่จำเป็นจะถูกลบออกลดต้นทุนโดยการหลีกเลี่ยงทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้งาน [1] [2] [5]

2. การตอบสนองที่ดีขึ้น: โดยการปรับขนาดเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นการปรับขนาดอัตโนมัติจะช่วยรักษาเวลาแฝงต่ำและปริมาณงานที่สูง สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับรุ่น AI ที่เกิดขึ้นเช่น Deepseek-R1 ซึ่งการตอบสนองส่งผลกระทบโดยตรงต่อประสบการณ์ผู้ใช้ [2] [8]

3. ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: การปรับขนาดอัตโนมัติทำให้มั่นใจได้ว่าทรัพยากรจะถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ในช่วงเวลาที่ไม่เร่งด่วนปลายทางสามารถลดขนาดลงเป็นศูนย์เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและประสิทธิภาพด้านต้นทุน คุณลักษณะนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่มีรูปแบบการรับส่งข้อมูลตัวแปร [1] [5]

4. การปรับสเกลแบบปรับตัว: คุณสมบัติการปรับขนาดอัตโนมัติของ Sagemaker ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของรุ่น AI แบบกำเนิดเช่น Deepseek-R1 ด้วยการใช้ประโยชน์จากตัวชี้วัดความละเอียดสูงเช่นพร้อมกันพร้อมกันและพร้อมกันและพร้อมกันระบบสามารถตัดสินใจปรับขนาดได้อย่างแม่นยำเพื่อให้มั่นใจว่าแบบจำลองยังคงตอบสนองและประหยัดค่าใช้จ่าย [2] [8]

5. การรวมเข้ากับโหลดบาลานซ์: การปรับขนาดอัตโนมัติทำงานได้อย่างราบรื่นด้วยการปรับสมดุลโหลดแบบยืดหยุ่นเพื่อแจกจ่ายคำขอที่เข้ามาในทรัพยากรที่ปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ การรวมนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าไม่มีอินสแตนซ์เดียวที่ถูกครอบงำรักษาประสิทธิภาพที่สอดคล้องกันในทุกคำขอ [1] [8]

การปรับใช้และการประเมินประสิทธิภาพ

รุ่น Deepseek-R1 สามารถนำไปใช้กับ Sagemaker โดยใช้การอนุมานการสร้างข้อความแบบ Hugging Face (TGI) ซึ่งรองรับการปรับขนาดอัตโนมัติ ประสิทธิภาพของโมเดลเหล่านี้ได้รับการประเมินตามตัวชี้วัดเช่นเวลาแฝงแบบ end-to-end, ปริมาณงาน, เวลาไปยังโทเค็นแรกและเวลาแฝงระหว่างการตั้งอาสาสมัคร ในขณะที่การประเมินที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพที่สัมพันธ์กันผู้ใช้จะได้รับการสนับสนุนให้ทำการทดสอบของตนเองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะและการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ [1] [4]

โดยสรุปการปรับขนาดอัตโนมัติบน Sagemaker ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ Deepseek-R1 โดยการสร้างความมั่นใจในการจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิกปรับปรุงการตอบสนองการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนและปรับให้เข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงทั้งหมดในขณะที่ยังคงความสามารถของแบบจำลองภาษาคุณภาพสูง

การอ้างอิง:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://randomtrees.com/blog/auto-scaling-for-enerative-ai-models-with-amazon-sagemaker/
[3] https://repost.aws/Question Y1DMAHKXCGRVUT09IIWIDCI6IKZRBITWVZI2M05ZVKLZBWGZT0VWZK5WVM5OVKIVOXBYN21TQ0PPDTHRWC9IN0
[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-fers-deepseek-r1-as-managed-serverless-model-recommends-uardrails.aspx
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-inference-launches-faster-auto-scaling-for-generative-ai-models/