La mise à l'échelle automatique avec Deepseek-R1 peut être personnalisée pour gérer différents types de demandes ou de scénarios, en particulier lorsqu'ils sont déployés sur des plates-formes comme Amazon SageMaker. Les points de terminaison SageMaker prennent en charge la mise à l'échelle automatique, permettant à Deepseek-R1 de mettre à l'échelle horizontalement en fonction du volume de la demande entrante. Cela signifie que le modèle peut ajuster dynamiquement ses ressources pour gérer diverses charges, garantissant des performances efficaces dans différentes conditions.
Personnalisation de la mise à l'échelle automatique
1. Volume de demande: la mise à l'échelle automatique peut être déclenchée en fonction du volume des demandes entrantes. Par exemple, si le modèle gère simultanément un grand nombre de requêtes, il peut automatiquement augmenter pour s'assurer que toutes les demandes sont traitées rapidement sans compromettre les performances.
2. Cela pourrait impliquer la mise en place de points de terminaison ou de files d'attente distincts pour différents types de demandes, chacun avec ses propres règles de mise à l'échelle.
3. Échelle basée sur le scénario: Pour différents scénarios, tels que les heures de pointe ou les événements spécifiques, vous pouvez pré-configurer les règles de mise à l'échelle pour anticiper une demande accrue. Cette approche proactive garantit que le modèle est adéquatement des ressources pour gérer les pics attendus dans le trafic.
Implémentation sur les plateformes
- Amazon Sagemaker: propose des flux de travail à affinage fin pré-construits et prend en charge la mise à l'échelle automatique pour les modèles distillés Deepseek-R1. Vous pouvez utiliser des recettes Hyperpod SageMaker pour simplifier les processus de personnalisation et de mise à l'échelle du modèle [5] [7].
- Ensemble AI: fournit une option de déploiement sans serveur pour Deepseek-R1, qui prend en charge intrinsèquement la mise à l'échelle dynamique en fonction du volume de demande. Cependant, une personnalisation spécifique pour différents types de demandes peut nécessiter une configuration ou une intégration supplémentaire avec une logique personnalisée [2].
Conclusion
Alors que les capacités de mise à l'échelle de Deepseek-R1 sont robustes, en particulier sur des plates-formes comme SageMaker, la personnalisation de ces capacités pour différents types de demandes ou de scénarios peut nécessiter une configuration ou une intégration supplémentaire avec une logique personnalisée. Cela implique de tirer parti des fonctionnalités de la plate-forme pour différencier les types de demandes ou les scénarios et la configuration des règles de mise à l'échelle en conséquence.
Citations:
[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-rag-knowledge-data-bask
[4] https://www.kdnuggets.com/how-to-fine-neneepseek-r1-custom-dataset
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-teams-need-to-know?42a57130_page=2
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customalize-deepseek-r1-distill--models-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-deepseek-r1-as-ly-managed-serverless-model-recomnds-guardrails.aspx