Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon كيف تؤثر التقسيم التلقائي على تكلفة نشر Deepseek-R1 على Sagemaker


كيف تؤثر التقسيم التلقائي على تكلفة نشر Deepseek-R1 على Sagemaker


يؤثر التقييم التلقائي في Amazon Sagemaker بشكل كبير على تكلفة نشر نماذج مثل Deepseek-R1 من خلال ضبط عدد الحالات بناءً على متطلبات عبء العمل. فيما يلي تفسير مفصل لكيفية تأثير التقسيم التلقائي على التكاليف:

أساسيات التقييم التلقائي

يتيح التقييم التلقائي لزيادة أو تقليل عدد الحالات المخصصة لنموذجك بناءً على حركة المرور الواردة أو عبء العمل. هذا يعني أنه خلال فترات الطلب المرتفع ، يتم توفير المزيد من الحالات للتعامل مع الحمل المتزايد ، وعلى العكس ، خلال فترات الطلب المنخفض ، يتم تقليص الحالات لتقليل التكاليف غير الضرورية [7].

تحسين التكلفة

1. انخفاض موارد الخمول: من خلال التقليل إلى مثيلات صفر خلال فترات عدم النشاط ، فإنك تتجنب دفع موارد الخمول ، والتي يمكن أن تقلل بشكل كبير من التكاليف ، خاصة في بيئات التطوير أو الاختبار حيث قد تكون حركة المرور متقطعة [4].

2. استخدام الموارد الفعال: يضمن التقسيم التلقائي أن تدفع فقط للموارد التي تحتاجها في أي وقت معين. هذا يعني أنه خلال ساعات الذروة ، يمكنك التعامل مع زيادة حركة المرور دون زيادة زيادة الموارد ، وخلال ساعات خارج أوقات الذروة ، يمكنك التوسع لتقليل التكاليف [7].

3. إدارة التكلفة المتوقعة: مع التقسيم التلقائي ، يمكنك إعداد إجراءات التحجيم المجدولة لأنماط حركة المرور المتوقعة. يتيح لك ذلك إدارة التكاليف بشكل أكثر فعالية من خلال مواءمة تخصيص الموارد مع الطلب المتوقع [4].

اعتبارات نشر Deepseek-R1

عند نشر DeepSeek-R1 أو المتغيرات المقطرة على Sagemaker ، يمكن أن يكون التقييم التلقائي مفيدًا بشكل خاص. تتطلب هذه النماذج ، وخاصة النماذج الكبيرة مثل Deepseek-R1-Distill-Qwen-14B أو Deepseek-R1-Distill-QWEN-32B ، موارد حسابية كبيرة ويمكن أن تكون مكلفة للتشغيل بشكل مستمر [6]. من خلال الاستفادة من التقييم التلقائي ، يمكنك التأكد من توفير هذه الموارد فقط عند الحاجة ، مما يقلل من التكاليف الإجمالية.

اعتبارات الأمن والأداء

على الرغم من أن التقييم التلقائي هو في المقام الأول استراتيجية تحسين التكلفة ، إلا أنه يتكامل أيضًا بشكل جيد مع ميزات أمان Sagemaker. على سبيل المثال ، يمكن أن يؤدي نشر النماذج من دلو S3 الخاص إلى تعزيز الأمان عن طريق الحفاظ على أوزان النموذج أقرب إلى نقاط النهاية الخاصة بك والسماح بمسح الضعف قبل النشر [3]. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يؤدي استخدام أحجام الدُفعات الأكبر للاستدلال في الوقت الفعلي إلى تحسين التكلفة والأداء [2].

باختصار ، يعد التقييم التلقائي في Sagemaker أداة قوية لتحسين تكلفة نشر نماذج مثل Deepseek-R1 من خلال ضمان توافق الموارد مع الطلب الفعلي ، وبالتالي تقليل النفقات غير الضرورية خلال فترات النشاط المنخفض.

الاستشهادات:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost- كفاءة strategies-optimizing-amazon-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-us-a-large-model-inference-container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-scale-down-to-hero-feature-in-amazon-sagemaker-inference/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-deepseek-on-amazon-sagemaker؟lang=en
[6] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws؟lang=en
[7] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html
[8] https://www.linkedin.com/posts/ranman_while-deepseek-r1-is-technally-avilable-activity-7290893724543262721-3 QIV
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pring/