Zmanjšanje vpliva prekinitev primerov na mestu na Deepseek-R1 vključuje več strategij, ki se osredotočajo na oblikovanje arhitekture, ki je odporen na napako, izkoriščanje funkcij AWS in optimizacijo dodelitve virov. Tu je podroben pristop za to:
1. Arhitektura, ki je odporna na napake **
Oblikujte svoj sistem, da graciozno rešite napake v primerku. To vključuje distribucijo delovnih obremenitev v več primerkih in uporabo izravnalnikov obremenitve za preusmeritev prometa na razpoložljiva vozlišča. Za Deepseek-R1, ki je pogosto nameščen v primerkih GPU, kot sta A100S ali H100S, zagotovite, da se lahko vaša aplikacija nadaljuje s kontrolnih točk ali shrani stanja do vztrajnega pomnilnika, kot sta Amazon S3 ali EFS [4] [7].2. Diverzifikacija vrst primerkov **
Uporabite mešanico različnih vrst primerkov, da zmanjšate verjetnost sočasnih prekinitev. Na primer, če uporabljate A100S, v svoj bazen vključite tudi H100S ali druge združljive vrste GPU -ja. Ta diverzifikacija pomaga zagotoviti, da če je ena vrsta prekinjena, lahko druge nadaljujejo z izvajanjem [1] [3].3. Strategija dodeljevanja zmogljivosti **
Pri zagonu primerov mesta uporabite optimizirano strategijo dodelitve zmogljivosti. Ta strategija daje prednost vrstam primerka in območja razpoložljivosti (AZS) z najnižjo verjetnostjo prekinitve, kar je povečalo čas upiranja [3] [7].4. Uporaba več območij razpoložljivosti (AZS) **
Razširite svoje primere po več AZ, da zmanjšate vpliv prekinitev. Če en AZ doživi izpad ali veliko povpraševanje, lahko primeri v drugih AZ -jih še naprej delujejo [3] [7].5. Obvestila o prekinitvi primera **
Uporabite storitve AWS, kot sta EventBridge in Lambda, za spremljanje in odzivanje na obvestila o prekinitvi primerov. Ta obvestila zagotavljajo dvominutno opozorilo, preden se primerek prekine, kar vam omogoča, da prihranite delovna stanja, odtočne povezave ali obračunane obremenitve [4] [7].6. samodejno skaliranje in uravnoteženje **
Konfigurirajte skupine za samodejno skaliranje AWS, da samodejno zaženete nadomestne primerke, ko pride do prekinitev. To zagotavlja, da vaša delovna obremenitev ostane deluje z minimalnimi izpadi. Poleg tega uporabite funkcijo ponovnega uravnoteženja zmogljivosti za proaktivno premikanje delovnih obremenitev na primere z manjšimi tveganji za prekinitev [4] [7].7. Kombinacija primerov na zahtevo in krajev **
Ohranite izhodišče primerkov na zahtevo za kritične delovne obremenitve, hkrati pa skalirajte s primeri na kraju samem za nekritične naloge. Ta hibridni pristop zagotavlja, da bistvene storitve ostanejo neprekinjene, hkrati pa še vedno koristijo prihranki stroškov na mestu [1] [3].8. Spremljanje in avtomatizacija **
Izvedite orodja za spremljanje, kot je CloudWatch, da sledite uspešnosti primerka in avtomatizirajo odzive na prekinitve. To vključuje nastavitev alarmov za primer spremembe stanja in uporaba funkcij AWS Lambda za grafično obdelavo postopkov izklopa [7].Z izvajanjem teh strategij lahko učinkovito zmanjšate vpliv prekinitve primerka na mestu na uvajanje Deepseek-R1 in tako zagotovite zanesljivo delovanje, hkrati pa izkoristite stroškovne koristi v primerih.
Navedbe:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/18ki0am/how_you_are_using_aws_spot_instance_with_minimum/
[2] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-in-k8s-in-three-easy-korak
[3] https://www.reddit.com/r/aws/comments/15b6wpv/spot_users_how_often_are_your_instances/
[4] https://docs.aws.amazon.com/whitePapers/latest/cost-optimizacija-levagion-ec2-spot-instances/managing-instance-termination.html
[5] https://docs.skypilot.co/sl/latest/examples/models/deepseek-r1.html
[6] https://www.amazonaws.cn/sl/ec2/spot-instances/faqs/
[7] https://memverge.com/blog/what-to-do-during-a-pot-instance-interrupt/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/