Das automatische Sammeln mit Deepseek-R1 kann so angepasst werden, dass verschiedene Arten von Anfragen oder Szenarien behandelt werden, insbesondere wenn sie auf Plattformen wie Amazon Sagemaker bereitgestellt werden. Sagemaker-Endpunkte unterstützen die automatische Skalierung, sodass Deepseek-R1 horizontal basierend auf dem Einkommensanforderungsvolumen skalieren kann. Dies bedeutet, dass das Modell seine Ressourcen dynamisch anpassen kann, um unterschiedliche Lasten zu verwalten und unter verschiedenen Bedingungen eine effiziente Leistung zu gewährleisten.
Anpassung der automatischen Skalierung
1. Anforderungsvolumen: Die automatische Skalierung kann basierend auf dem Volumen der eingehenden Anforderungen ausgelöst werden. Wenn das Modell beispielsweise eine große Anzahl von Abfragen gleichzeitig bearbeitet, kann es automatisch skalieren, um sicherzustellen, dass alle Anforderungen sofort bearbeitet werden, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
2. Anforderungstyp: Während die spezifische Anpassung der automatischen Skalierung basierend auf der Art der Anforderung (z. B. komplexe Argumentationsaufgaben im Vergleich zu einfachen Abfragen) nicht direkt unterstützt werden, können Sie benutzerdefinierte Logik implementieren, um zwischen Anforderungstypen zu unterscheiden. Dies kann dazu führen, dass separate Endpunkte oder Warteschlangen für verschiedene Arten von Anfragen eingerichtet werden, die jeweils eigene Skalierungsregeln haben.
3. Szenario-basierte Skalierung: Für verschiedene Szenarien wie Spitzenzeiten oder spezifische Ereignisse können Sie die Skalierungsregeln vorkonfigurieren, um eine erhöhte Nachfrage zu antizipieren. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass das Modell ausreichend zur Verfügung steht, um erwartete Spitzen im Verkehr zu bewältigen.
Implementierung auf Plattformen
. Sie können Sagemaker -Hyperpod -Rezepte verwenden, um die Modellanpassung und Skalierungsprozesse zu vereinfachen [5] [7].
- Zusammen AI: Bietet eine serverlose Bereitstellungsoption für Deepseek-R1, die von Natur aus dynamische Skalierung basierend auf dem Anforderungsvolumen unterstützt. Eine spezifische Anpassung für verschiedene Anforderungsarten erfordern jedoch möglicherweise zusätzliche Einrichtung oder Integration mit benutzerdefinierter Logik [2].
Abschluss
Während die automatischen Skalierungsfunktionen von Deepseek-R1 robust sind, insbesondere auf Plattformen wie Sagemaker, kann das Anpassen dieser Funktionen für verschiedene Arten von Anforderungen oder Szenarien zusätzliche Einrichtung oder Integration mit benutzerdefinierter Logik erfordern. Dies beinhaltet die Nutzung der Funktionen der Plattform, um zwischen Anforderungstypen oder Szenarien zu unterscheiden und Skalierungsregeln entsprechend zu konfigurieren.
Zitate:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-teepseek-r1-r1poning-model
[2] https://www.together.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.pixelstech.net/article/1739167426-deploying-deek-r1-locally-with-a-custom-rag-knowledgedata-base
[4] https://www.kdnuggets.com/how-to-fine-tune-peepseek-r1-custom-dataset
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-wat-security-teams-need-to-know?42a57130_page=2
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customize-teepseek-r1-distillieren-models-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-press-teepseek-r1-as-fuly-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx