Η αυτόματη κλιμάκωση με το Deepseek-R1 μπορεί να προσαρμοστεί για να χειριστεί διαφορετικούς τύπους αιτήσεων ή σεναρίων, ιδιαίτερα όταν αναπτύσσεται σε πλατφόρμες όπως το Amazon Sagemaker. Τα τελικά σημεία Sagemaker υποστηρίζουν την αυτόματη κλιμάκωση, επιτρέποντας στο Deepseek-R1 να κλιμακωθεί οριζόντια με βάση τον όγκο εισερχόμενου αιτήματος. Αυτό σημαίνει ότι το μοντέλο μπορεί να προσαρμόσει δυναμικά τους πόρους του για τη διαχείριση ποικίλων φορτίων, εξασφαλίζοντας αποτελεσματική απόδοση υπό διαφορετικές συνθήκες.
Προσαρμογή της αυτόματης κλιμάκωσης
1. Τόμος αιτήματος: Η αυτόματη κλιμάκωση μπορεί να ενεργοποιηθεί με βάση τον όγκο των εισερχόμενων αιτημάτων. Για παράδειγμα, εάν το μοντέλο χειρίζεται ταυτόχρονα μεγάλο αριθμό ερωτημάτων, μπορεί να μειωθεί αυτόματα για να διασφαλίσει ότι όλα τα αιτήματα επεξεργάζονται αμέσως χωρίς να συμβιβαστούν οι επιδόσεις.
2. Τύπος αιτήματος: Ενώ η συγκεκριμένη προσαρμογή της αυτόματης κλιμάκωσης με βάση τον τύπο της αίτησης (π.χ. σύνθετες εργασίες συλλογισμού έναντι απλών ερωτημάτων) ενδέχεται να μην υποστηρίζεται άμεσα εκτός πλαισίου, μπορείτε να εφαρμόσετε την προσαρμοσμένη λογική για να διαφοροποιήσετε τους τύπους αιτήσεων. Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει τη δημιουργία ξεχωριστών τελικών σημείων ή ουρών για διαφορετικούς τύπους αιτήσεων, ο καθένας με τους δικούς του κανόνες κλιμάκωσης.
3. Κλίμακα βασισμένη σε σενάριο: Για διαφορετικά σενάρια, όπως ώρες αιχμής ή συγκεκριμένα γεγονότα, μπορείτε να προ-διαμορφώσετε κανόνες κλιμάκωσης για να προβλέψετε αυξημένη ζήτηση. Αυτή η προληπτική προσέγγιση εξασφαλίζει ότι το μοντέλο διαθέτει επαρκώς πόρους για να χειριστεί τις αναμενόμενες αιχμές στην κυκλοφορία.
Εφαρμογή σε πλατφόρμες
-Amazon Sagemaker: Προσφέρει προ-κατασκευασμένες ροές εργασίας και υποστηρίζει αυτόματη κλιμάκωση για μοντέλα Deepseek-R1. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε συνταγές Sagemaker Hyperpod για να απλοποιήσετε τις διαδικασίες προσαρμογής και κλιμάκωσης του μοντέλου [5] [7].
- Μαζί AI: Παρέχει μια επιλογή ανάπτυξης χωρίς διακομιστή για το DeepSeeek-R1, η οποία υποστηρίζει εγγενώς τη δυναμική κλιμάκωση με βάση τον όγκο αιτήματος. Ωστόσο, η ειδική προσαρμογή για διαφορετικούς τύπους αιτήσεων ενδέχεται να απαιτεί πρόσθετη ρύθμιση ή ενσωμάτωση με την προσαρμοσμένη λογική [2].
Συμπέρασμα
Ενώ οι δυνατότητες αυτόματης κλιμάκωσης της Deepseek-R1 είναι ισχυρές, ιδιαίτερα σε πλατφόρμες όπως το Sagemaker, η προσαρμογή αυτών των δυνατοτήτων για διαφορετικούς τύπους αιτήσεων ή σεναρίων ενδέχεται να απαιτεί πρόσθετη ρύθμιση ή ενσωμάτωση με την προσαρμοσμένη λογική. Αυτό συνεπάγεται τη μόχλευση των χαρακτηριστικών της πλατφόρμας για να διαφοροποιήσει τους τύπους αιτήσεων ή τα σενάρια και τη διαμόρφωση των κανόνων κλιμάκωσης ανάλογα.
Αναφορές:
[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-base-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/deepseek-r1-what-security-teams-need-to- know ?42a57130_page=2
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customize-deepseek-r1-pistilled-models-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-deepseek-r1-as-fully-fully-servernerter-model-recommends-guardrails.aspx