Spot örneği kesintilerinin Deepseek-R1 üzerindeki etkisini en aza indirmek, hataya dayanıklı bir mimari tasarlamaya, AWS özelliklerinden yararlanmaya ve kaynak tahsisini optimize etmeye odaklanan çeşitli stratejiler içerir. İşte bunu başarmak için ayrıntılı bir yaklaşım:
1. Hataya toleranslı mimari **
Sisteminizi örnek arızalarını incelikle işleyecek şekilde tasarlayın. Bu, iş yüklerinin birden çok örneğe dağıtılmasını ve trafiği mevcut düğümlere yönlendirmek için yük dengeleyicilerini kullanmayı içerir. Genellikle A100'ler veya H100S gibi GPU örneklerine dağıtılan Deepseek-R1 için, uygulamanızın kontrol noktalarından devam edebileceğinden veya durumları Amazon S3 veya EFS gibi kalıcı depolamaya kadar kurtarabildiğinden emin olun [4] [7].2. Örnek türlerinin çeşitlendirilmesi **
Eşzamanlı kesintiler olasılığını azaltmak için farklı örnek türlerinin bir karışımını kullanın. Örneğin, A100'ler kullanıyorsanız, havuzunuza H100'ler veya diğer uyumlu GPU türleri de ekleyin. Bu çeşitlendirme, bir tür kesintiye uğrarsa, diğerlerinin çalışmaya devam edebilmesini sağlamaya yardımcı olur [1] [3].3. Kapasite Optimize Edilmiş Tahsis Stratejisi **
Spot örneklerini başlatırken kapasite optimize edilmiş tahsis stratejisini kullanın. Bu strateji, en düşük kesinti olasılığına sahip örnek türlerine ve kullanılabilirlik bölgelerini (AZ) öncelik verir ve çalışma süresini en üst düzeye çıkarır [3] [7].4. Çoklu kullanılabilirlik bölgelerinin kullanımı (AZ) **
Kesintilerin etkisini azaltmak için örneklerinizi birden fazla AZ'ye yayın. AZ bir kesinti veya yüksek talep yaşarsa, diğer AZ'lerdeki örnekler çalışmaya devam edebilir [3] [7].5. Spot Örnek Kesinti Bildirimleri **
Spot örnek kesinti bildirimlerini izlemek ve bunları yanıtlamak için Eventbridge ve Lambda gibi AWS hizmetlerini kullanın. Bu bildirimler, bir örnek sonlandırılmadan önce iki dakikalık bir uyarı sağlar, bu da iş durumlarını kaydetmenize, bağlantıları boşaltmanıza veya iş yüklerini yeniden dengelemenize olanak tanır [4] [7].6. Otomatik ölçeklendirme ve yeniden dengeleme **
AWS otomatik ölçeklendirme gruplarını, kesintiler meydana geldiğinde değiştirme örneklerini otomatik olarak başlatacak şekilde yapılandırın. Bu, iş yükünüzün minimum kesinti süresi ile çalışır durumda kalmasını sağlar. Ayrıca, iş yüklerini daha düşük kesinti riskleri olan örneklere proaktif olarak taşımak için kapasite yeniden dengeleme özelliğini kullanın [4] [7].7. İsteğe bağlı ve spot örneklerin kombinasyonu **
Kritik olmayan görevler için spot örneklerle ölçeklendirilirken kritik iş yükleri için isteğe bağlı örneklerin temelini koruyun. Bu hibrit yaklaşım, temel örneklerin maliyet tasarruflarından yararlanırken, temel hizmetlerin kesintisiz kalmasını sağlar [1] [3].8. İzleme ve Otomasyon **
Örnek performansını izlemek ve kesintilere verilen yanıtları otomatikleştirmek için CloudWatch gibi izleme araçlarını uygulayın. Bu, örneğin durum değişiklikleri ve kapatma işlemlerini zarif bir şekilde işlemek için AWS Lambda işlevlerini kullanmayı içerir [7].Bu stratejileri uygulayarak, spot örnek kesintilerinin Deepseek-R1 dağıtımları üzerindeki etkisini etkili bir şekilde en aza indirerek, spot örneklerinin maliyet avantajlarından yararlanırken güvenilir bir çalışma sağlar.
Alıntılar:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/18ki0am/how_you_are_using_aws_spot_instance_with_minimum/
[2] https://northflank.com/blog/elf-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-sure-and-k8s-in-there-usy-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-leveraging-ec2-sot-instances/managing-instance-estination.html
[5] https://docs.skypilot.co/en/latest/examples/models/deepseek-r1.html
[6] https://www.amazonaws.cn/en/ec2/spot-instances/faqs/
[7] https://memverge.com/blog/what-to-do-during-spot-instance-interriction/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-evailable-on-waws/