Thiết lập giám sát và tự động hóa để xử lý các gián đoạn cá nhân khi chạy DeepSeek-R1 liên quan đến một số thực tiễn tốt nhất để đảm bảo thời gian chết tối thiểu và sử dụng tài nguyên hiệu quả. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết về cách thực hiện các thực tiễn này:
Truy cập tại chỗ gián đoạn tại chỗ
1. Giám sát thiết lập cho các thông báo gián đoạn: Sử dụng AWS EventBridge để theo dõi các thông báo gián đoạn phiên bản giao ngay. Các thông báo này cung cấp một cảnh báo hai phút trước khi một trường hợp bị gián đoạn, cho phép bạn thực hiện các biện pháp chủ động. Bạn cũng có thể sử dụng các chức năng AWS Lambda để tự động hóa phản hồi cho các thông báo này [3].
2. Sử dụng CloudWatch: Định cấu hình CloudWatch để theo dõi các số liệu hiệu suất và sức khỏe thể hiện. Điều này giúp nhanh chóng xác định các vấn đề và thực hiện các hành động khắc phục trước khi gián đoạn xảy ra [3].
Tự động hóa để xử lý gián đoạn
1. Thực hiện tắt máy duyên dáng: Phát triển các tập lệnh hoặc sử dụng AWS Lambda để tắt một cách duyên dáng ứng dụng DeepSeek-R1 của bạn khi nhận được thông báo gián đoạn. Điều này đảm bảo rằng mọi nhiệm vụ đang diễn ra được hoàn thành hoặc lưu trước khi kết thúc trường hợp [3].
2. Sử dụng các nhóm mở rộng tự động: Định cấu hình các nhóm mở rộng AWS tự động để tự động khởi chạy một thể hiện thay thế khi xảy ra gián đoạn. Điều này đảm bảo rằng khối lượng công việc của bạn nhanh chóng được nối lại trên một thể hiện mới [3].
3. Kiến trúc chịu lỗi: Thiết kế kiến trúc hệ thống của bạn để chịu lỗi bằng cách phân phối khối lượng công việc trên nhiều trường hợp giao ngay. Sử dụng cân bằng tải đàn hồi để phân phối lưu lượng trên các trường hợp, giảm tác động của gián đoạn [3].
4. Đa dạng hóa đội tàu tại chỗ: Sử dụng hỗn hợp các loại thể hiện trong đội tàu tại chỗ của bạn để giảm thiểu rủi ro gián đoạn đồng thời trong tất cả các trường hợp. Chiến lược này giúp duy trì tính khả dụng của dịch vụ ngay cả khi một số trường hợp bị gián đoạn [3].
Tối ưu hóa và hiệu suất chi phí
1. Tận dụng các trường hợp tại chỗ để tiết kiệm chi phí: Sử dụng các trường hợp tại chỗ cho các nhiệm vụ không nhạy cảm hoặc để mở rộng quy mô trên nhu cầu cơ bản. Điều này có thể giảm đáng kể chi phí trong khi duy trì hiệu suất [6].
2. Giám sát các số liệu hiệu suất: Sử dụng các công cụ như giám sát AI di tích mới để theo dõi hiệu suất, chất lượng và số liệu chi phí của ứng dụng DeepSeek-R1 của bạn. Điều này giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và đảm bảo rằng ứng dụng chạy hiệu quả trên các trường hợp tại chỗ [1].
3. Tinh chỉnh DeepSeek-R1: thường xuyên tinh chỉnh mô hình DeepSeek-R1 của bạn để cải thiện hiệu suất và hiệu quả. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các phương thức hiệu quả tham số như Lora để lưu tài nguyên tính toán [7].
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu
1. Duy trì quyền riêng tư dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm không được theo dõi bằng cách loại trừ nó khỏi các yêu cầu và phản hồi AI. Sử dụng các công cụ như các bộ lọc thả của Relic mới để nhắm mục tiêu các loại dữ liệu cụ thể và duy trì quyền riêng tư [1].
2. Triển khai an toàn: Triển khai DeepSeek-R1 trong một môi trường an toàn, chẳng hạn như trên AWS EC2 với vai trò và quyền IAM thích hợp. Điều này đảm bảo rằng ứng dụng và dữ liệu của bạn được bảo vệ khỏi truy cập trái phép [2].
Bằng cách thực hiện các thực tiễn này, bạn có thể giám sát và tự động hóa việc xử lý các gián đoạn phiên bản giao ngay một cách hiệu quả đối với DeepSeek-R1, đảm bảo hoạt động đáng tin cậy trong khi tối ưu hóa chi phí và hiệu suất.
Trích dẫn:
[1] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[2] https://community.aws/content/2sEuHQlpyIFSwCkzmx585JckSgN/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
.
[4] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-three-easy-steps
[5] https://www.byteplus.com/en/topic/405078
.
[7] https://techifysolutions.com/blog/fine-tuning-deepseek-r1/
[8] https://www.reddit.com/r/elfhosted