最大程度地减少点实例中断对DeepSeek-R1的影响涉及多种策略，这些策略着重于设计容忍故障的体系结构，利用AWS功能以及优化资源分配。这是实现这一目标的详细方法：
1。容忍故障架构**
设计您的系统以优雅地处理实例失败。这包括在多个实例上分配工作负载，并使用负载平衡器将流量重定向到可用节点。对于经常在诸如A100或H100之类的GPU实例上部署的DeepSeek-R1，请确保您的应用程序可以从检查点或保存状态恢复到持久存储，例如Amazon S3或EFS [4] [7]。2。实例类型的多元化**
使用不同实例类型的混合物来减少同时中断的可能性。例如，如果您使用的是A100，则在池中还包括H100或其他兼容的GPU类型。这种多样化有助于确保如果一种类型被中断，其他类型可以继续运行[1] [3]。3。容量优化分配策略**
启动现货实例时采用容量优化的分配策略。该策略优先考虑最低中断可能性的实例类型和可用性区域(AZS)，最大化正常运行时间[3] [7]。4。使用多个可用性区域(AZS)**
将您的实例传播到多个AZ中，以减少中断的影响。如果一个AZ经历停电或高需求，则其他AZ的实例可以继续运行[3] [7]。5。斑点实例中断通知**
利用EventBridge和Lambda等AWS服务来监视和响应现场实例中断通知。这些通知在实例终止之前提供了两分钟的警告，使您可以节省工作状态，排水连接或重新平衡工作量[4] [7]。6。自动缩放和重新平衡**
在中断时，配置AWS自动缩放组以自动启动替换实例。这样可以确保您的工作量保持在最少的停机时间内运行。此外，使用能力重新平衡功能将工作负载主动移至中断风险较低的实例[4] [7]。7。按需和现场实例的组合**
在关键工作负载的同时，使用非关键任务的点实例来维护按需实例的基准。这种混合方法可确保基本服务不间断，同时仍能节省现货实例成本[1] [3]。8。监视和自动化**
实现诸如CloudWatch之类的监视工具以跟踪实例性能并自动化对中断的响应。这包括设置警报，例如状态更改，并使用AWS lambda功能优雅地处理关闭过程[7]。通过实施这些策略，您可以有效地最大程度地减少点实例中断对DeepSeek-R1部署的影响，从而确保可靠的操作，同时利用现货实例的成本收益。
引用：
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/18KI0AM/how_you_are_usis_usis_aws_aws_spot_instance_with_minimin/
[2] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-in-threy-easy-steps
[3] https://www.reddit.com/r/aws/comments/15b6wpv/spot_how_how_often_are_are_your_instances/
[4] https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-leveraging-ec2-spot-instances/managing-ingang-instance-termination.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-a-spot-instance-interruption/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/