Otomatik ölçeklendirme, gerçek zamanlı talebe göre örnek sayısını ve model kopyalarını dinamik olarak ayarlayarak Amazon Sagemaker üzerindeki Deepseek-R1 modellerinin performansını önemli ölçüde artırır. Bu özellik, modelin iş yükündeki dalgalanmaları etkili bir şekilde işleyebilmesini sağlar ve kaynak kullanımı ve maliyetlerini optimize ederken sorunsuz bir kullanıcı deneyimi sağlar.
Sagemaker'da Deepseek-R1 için otomatik ölçeklendirmenin temel avantajları
1. Dinamik Kaynak Tahsisi: Otomatik ölçeklendirme, Sagemaker'ın ek örnekleri sağlamasına ve trafik arttığında daha fazla model kopya dağıtmasına izin verir ve modelin performansdan ödün vermeden daha yüksek bir istekte bulunabilmesini sağlar. Tersine, trafik azaldıkça, gereksiz örnekler kaldırılır ve boş kaynaklardan kaçınarak maliyetleri azaltır [1] [2] [5].
2. Geliştirilmiş yanıt verme: artan talebi karşılamak için ölçeklendirerek, otomatik ölçeklendirme düşük gecikme ve yüksek verimin korunmasına yardımcı olur. Bu, özellikle yanıt verebilirliğin doğrudan kullanıcı deneyimini etkilediği Deepseek-R1 gibi üretken AI modelleri için önemlidir [2] [8].
3. Maliyet verimliliği: Otomatik ölçeklendirme, kaynakların verimli bir şekilde kullanılmasını sağlar. Zensiz saatlerde, son nokta sıfıra düşebilir ve kaynak kullanımını ve maliyet verimliliğini optimize edebilir. Bu özellik özellikle değişken trafik modelleri olan uygulamalar için faydalıdır [1] [5].
4. Uyarlanabilir Ölçeklendirme: Sagemaker'ın otomatik ölçeklendirme özellikleri, Deepseek-R1 gibi üretken AI modellerinin özel ihtiyaçlarına uyum sağlamak için tasarlanmıştır. ConcurrentRequestSperModel ve ConcurrentRequestSpercopy gibi yüksek çözünürlüklü metriklerden yararlanarak, sistem hassas ölçeklendirme kararları verebilir ve modelin duyarlı ve uygun maliyetli kalmasını sağlayabilir [2] [8].
5. Yük dengeleme ile entegrasyon: Gelen istekleri ölçeklendirilmiş kaynaklara dağıtmak için elastik yük dengeleme ile otomatik ölçeklendirme sorunsuz bir şekilde çalışır. Bu entegrasyon, tek bir örneğin bunalmadığını ve tüm taleplerde tutarlı bir performans korumasını sağlar [1] [8].
Dağıtım ve Performans Değerlendirmesi
Deepseek-R1 modelleri, otomatik ölçeklendirmeyi destekleyen Hugging Yüz Metin Üretimi Çıkarımı (TGI) kullanılarak Sagemaker'a dağıtılabilir. Bu modellerin performansı, uçtan uca gecikme, verim, ilk jeton süresi ve inter-inter gecikme gibi metriklere göre değerlendirilir. Sağlanan değerlendirmeler göreceli performansa ilişkin bilgiler sunarken, kullanıcılar belirli kullanım durumları ve donanım konfigürasyonları için performansı optimize etmek için kendi testlerini yapmaya teşvik edilir [1] [4].
Özetle, Sagemaker üzerinde otomatik ölçeklendirme, yüksek kaliteli dil modeli yeteneklerini korurken dinamik kaynak tahsisini sağlayarak, duyarlılığını artırarak, maliyetleri optimize ederek ve değişen taleplere uyum sağlayarak Deepseek-R1'in performansını artırır.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-
[2] https://randomtrees.com/blog/auto-scaling-for-ma-i-models-with-amazon-sagemaker/
[3] https://repost. Y1dmahkxcgrvut09iiwidci6ikzrbitwvzi2m05zvklzbwgzt0vwzk5wvm5ovkivoxbyn21tqpdthrwwc9in0
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-caling.html
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382691
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-sfers-deepseek-r1-as-sle-managed-serverless-model-recommends-suardrails.aspx
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-simence-laches-faster-tauto-scaling-for-jenerativative-ai-models/