يمكن تخصيص التقييم التلقائي مع DeepSeek-R1 للتعامل مع أنواع مختلفة من الطلبات أو السيناريوهات ، خاصة عند نشرها على منصات مثل Amazon Sagemaker. تدعم نقاط النهاية Sagemaker التقيد التلقائي ، مما يسمح لـ DeepSeek-R1 بالتوسع أفقيًا بناءً على حجم الطلب الوارد. هذا يعني أن النموذج يمكنه ضبط موارده ديناميكيًا لإدارة الأحمال المختلفة ، مما يضمن أداء فعال في ظل ظروف مختلفة.
تخصيص التقييم التلقائي
1. وحدة تخزين الطلب: يمكن تشغيل التقييم التلقائي بناءً على حجم الطلبات الواردة. على سبيل المثال ، إذا كان النموذج يتعامل مع عدد كبير من الاستعلامات في وقت واحد ، فيمكنه التوسع تلقائيًا للتأكد من معالجة جميع الطلبات على الفور دون المساس بالأداء.
2. نوع الطلب: في حين أن التخصيص المحدد للرسالة التلقائية بناءً على نوع الطلب (على سبيل المثال ، مهام التفكير المعقدة مقابل الاستعلامات البسيطة) قد لا يتم دعمها مباشرة خارج الصندوق ، يمكنك تنفيذ منطق مخصص للتمييز بين أنواع الطلبات. قد يتضمن ذلك إعداد نقاط نهاية منفصلة أو طوابير لأنواع مختلفة من الطلبات ، ولكل منها قواعد التحجيم الخاصة بها.
3. التحجيم القائم على السيناريو: لسيناريوهات مختلفة ، مثل ساعات الذروة أو الأحداث المحددة ، يمكنك تكوين قواعد التحجيم مسبقًا لتوقع زيادة الطلب. يضمن هذا النهج الاستباقي أن يكون النموذج موارد كافية للتعامل مع المسامير المتوقعة في حركة المرور.
تطبيق على المنصات
-Amazon Sagemaker: تقدم سير عمل صقل صقل مسبقًا ويدعم التقييم التلقائي لنماذج Deepseek-R1 المقطرة. يمكنك استخدام وصفات Sagemaker Hyperpod لتبسيط عمليات التخصيص والتوسيع النموذجية [5] [7].
Ad
- معا منظمة العفو الدولية: يوفر خيار نشر بدون خادم لـ DeepSeek-R1 ، والذي يدعم بطبيعته التحجيم الديناميكي بناءً على وحدة تخزين الطلب. ومع ذلك ، قد يتطلب التخصيص المحدد لأنواع الطلبات المختلفة إعدادًا أو تكاملًا إضافيًا مع المنطق المخصص [2].
خاتمة
على الرغم من أن إمكانيات تحديد تلقائيات Deepseek-R1 قوية ، لا سيما على منصات مثل Sagemaker ، فإن تخصيص هذه القدرات لأنواع مختلفة من الطلبات أو السيناريوهات قد تتطلب إعدادًا أو تكاملًا إضافيًا مع المنطق المخصص. يتضمن ذلك الاستفادة من ميزات النظام الأساسي للتمييز بين أنواع الطلبات أو السيناريوهات وتكوين قواعد التحجيم وفقًا لذلك.
الاستشهادات:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-reasoning-model
[2] https://www.together.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.pixelstech.net/article/1739167426-deploying-deepseek-r1-locally-with-a-custom-dag-knowledge-data-base
[4] https://www.kdnuggets.com/how-to-fine-tune-deepseek-r1-custom-dataset
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepeek-r1-what-security-teams-need-to-know؟42a57130_page=2
[7]
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-epeepeseek-r1-as-ly-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
