Мінімізація впливу перебоїв на екземплярі на DeepSeek-R1 передбачає декілька стратегій, які зосереджуються на розробці архітектури, що переживає несправність, використання функцій AWS та оптимізації розподілу ресурсів. Ось детальний підхід для досягнення цього:
1. Архітектура несправностей **
Розробіть свою систему, щоб витончено обробляти збої екземплярів. Сюди входить розподіл робочих навантажень по декількох екземплярах та використання балансирів навантаження для перенаправлення трафіку на доступні вузли. Для DeepSeek-R1, який часто розгортається на екземплярах GPU, таких як A100 або H100S, переконайтеся, що ваша програма може відновитись з контрольно-пропускних пунктів або зберегти стан до постійного зберігання, таких як Amazon S3 або EFS [4] [7].2. Диверсифікація типів екземплярів **
Використовуйте поєднання різних типів екземплярів, щоб зменшити ймовірність одночасних перебоїв. Наприклад, якщо ви використовуєте A100S, також включайте H100 або інші сумісні типи GPU у ваш пул. Ця диверсифікація допомагає гарантувати, що якщо один тип переривається, інші можуть продовжувати працювати [1] [3].3. Потужність оптимізована стратегія розподілу **
Використовуйте оптимізовану стратегію розподілу потужностей під час запуску примірників. Ця стратегія надає пріоритет типах екземплярів та зони наявності (AZS) з найменшою ймовірністю переривання, максимізуючи час роботи [3] [7].4. Використання декількох зон наявності (AZS) **
Розкладіть свої екземпляри на декілька AZS, щоб зменшити вплив перебоїв. Якщо один AZ відчуває відключення або високий попит, екземпляри в інших AZ можуть продовжувати працювати [3] [7].5. Повідомлення про переривання екземплярів плями **
Використовуйте послуги AWS, такі як EventBridge та Lambda для моніторингу та реагування на повідомлення про переривання екземплярів. Ці повідомлення надають двохвилинне попередження до припинення екземпляра, що дозволяє зберігати стан роботи, з'єднання злив або перебалансувати навантаження [4] [7].6. Автоматичне масштабування та відновлення **
Налаштуйте групи автоматичного масштабування AWS для автоматичного запуску екземплярів заміни при переборах. Це гарантує, що ваше навантаження залишається функціональним з мінімальним простоєм. Крім того, використовуйте функцію відновлення потужностей, щоб активно перемістити навантаження на випадки з меншими ризиками переривання [4] [7].7. Комбінація екземплярів на виїзді та плями **
Дотримуйтесь базової лінії екземплярів на вимогу для критичних навантажень при масштабному масштабі з точками для некритичних завдань. Цей гібридний підхід гарантує, що основні послуги залишаються безперебійними, при цьому все ще отримують користь від економії витрат на плями [1] [3].8. Моніторинг та автоматизація **
Реалізуйте інструменти моніторингу, такі як CloudWatch, щоб відстежувати продуктивність екземпляра та автоматизувати відповіді на перебої. Сюди входить налаштування сигналів тривоги, наприклад, зміни стану та використання функцій AWS Lambda для витонченості процесів відключення [7].Реалізуючи ці стратегії, ви можете ефективно мінімізувати вплив перебоїв у частоті спот-екземплярів на розгортання DeepSeek-R1, забезпечуючи надійну експлуатацію, використовуючи вигоди від вартості спот-екземплярів.
Цитати:
[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-and-k8s-in-three-asy-Steps
[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-optimization-leverage-ec2-pot-instances/managing-instance-termination.html
[5] https://docs.skypilot.co/en/latest/examples/models/deepseek-r1.html
[6] https://www.amazonaws.cn/en/ec2/spot-instance/faqs/
[7] https://memverge.com/blog/what-to-do-during-a-pot-instance-interruption/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/