Auto-scaling met Deepseek-R1 kan worden aangepast om verschillende soorten verzoeken of scenario's aan te kunnen, met name wanneer ze worden geïmplementeerd op platforms zoals Amazon Sagemaker. Sagemaker-eindpunten ondersteunen automatisch schalen, waardoor Deepseek-R1 horizontaal kan schalen op basis van inkomend verzoekvolume. Dit betekent dat het model zijn middelen dynamisch kan aanpassen om verschillende belastingen te beheren, waardoor efficiënte prestaties onder verschillende omstandigheden worden gewaarborgd.
Customization of Auto-Scalinging
1. VERVOEST VOLUME: Auto-scaling kan worden geactiveerd op basis van het volume van inkomende verzoeken. Als het model bijvoorbeeld een groot aantal vragen tegelijkertijd afhandelt, kan het automatisch opschalen om ervoor te zorgen dat alle aanvragen onmiddellijk worden verwerkt zonder de prestaties in gevaar te brengen.
2. Type aanvraag: Hoewel de specifieke aanpassing van automatische schalen op basis van het type verzoek (bijv. Complexe redeneringstaken versus eenvoudige query's) mogelijk niet rechtstreeks wordt ondersteund, kunt u aangepaste logica implementeren om onderscheid te maken tussen soorten aanvragen. Dit kan inhouden dat het instellen van afzonderlijke eindpunten of wachtrijen voor verschillende soorten verzoeken, elk met zijn eigen schaalregels.
3. Op scenario gebaseerde schaalvoordelen: voor verschillende scenario's, zoals piekuren of specifieke gebeurtenissen, kunt u de schalenregels vooraf configureren om te anticiperen op een verhoogde vraag. Deze proactieve aanpak zorgt ervoor dat het model voldoende is om de verwachte pieken in het verkeer te verwerken.
Implementatie op platforms
-Amazon Sagemaker: biedt vooraf gebouwde verfijningsworkflows en ondersteunt automatisch schalen voor deepseek-R1 gedistilleerde modellen. U kunt Sagemaker Hyperpod -recepten gebruiken om modelaanpassing en schaalprocessen te vereenvoudigen [5] [7].
- Samen AI: biedt een serverloze implementatieoptie voor Deepseek-R1, die inherent dynamische schaalverdeling ondersteunt op basis van het verzoekvolume. Specifieke aanpassing voor verschillende aanvraagtypen kan echter extra instellingen of integratie vereisen met aangepaste logica [2].
Conclusie
Hoewel de auto-schalende mogelijkheden van DeepSeek-R1 robuust zijn, met name op platforms zoals Sagemaker, kan het aanpassen van deze mogelijkheden voor verschillende soorten verzoeken of scenario's extra installatie of integratie met aangepaste logica vereisen. Dit omvat het gebruik van de functies van het platform om onderscheid te maken tussen aanvraagtypen of scenario's en dienovereenkomstig schaalregels te configureren.
Citaten:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-radening-model
[2] https://www.together.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.pixelstech.net/article/1739167426-deed-deepseek-r1-Locally-with-a-Custom-Rag-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-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-AMazon-Sagemaker-ai/
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-need-need-to-know?42a57130_page=2
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customize-deepseek-r1-distilled-models-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-deepseek-r1-as-anaged-anaged-serverless-model-recommends-guardrails.aspx