La scala automatica con DeepSeek-R1 può essere personalizzato per gestire diversi tipi di richieste o scenari, in particolare se distribuito su piattaforme come Amazon Sagemaker. Gli endpoint SageMaker supportano la scala automatica, consentendo a DeepSeek-R1 di ridimensionare in orizzontale in base al volume delle richieste in arrivo. Ciò significa che il modello può regolare dinamicamente le proprie risorse per gestire carichi variabili, garantendo prestazioni efficienti in condizioni diverse.
personalizzazione della scala automatica
1. Volume delle richieste: è possibile attivare la scala automatica in base al volume delle richieste in arrivo. Ad esempio, se il modello sta gestendo un gran numero di query contemporaneamente, può essere automaticamente aumentato per garantire che tutte le richieste vengano elaborate prontamente senza compromettere le prestazioni.
2. Tipo di richiesta: mentre la personalizzazione specifica della scala automatica in base al tipo di richiesta (ad es. Attività di ragionamento complesse rispetto a query semplici) potrebbe non essere supportata direttamente fuori dalla scatola, è possibile implementare la logica personalizzata per differenziarsi tra i tipi di richiesta. Ciò potrebbe comportare l'impostazione di endpoint o code separati per diversi tipi di richieste, ognuna con le proprie regole di ridimensionamento.
3. Ridimensionamento basato su scenari: per diversi scenari, come ore di punta o eventi specifici, è possibile preconfigurare le regole di ridimensionamento per anticipare una maggiore domanda. Questo approccio proattivo garantisce che il modello sia adeguatamente risorse per gestire i picchi previsti nel traffico.
implementazione su piattaforme
-Amazon SageMaker: offre flussi di lavoro di messa a punto pre-costruito e supporta la scala automatica per i modelli distillati in profondità-R1. È possibile utilizzare ricette Hyperpod SageMaker per semplificare i processi di personalizzazione e ridimensionamento del modello [5] [7].
- insieme AI: fornisce un'opzione di distribuzione senza server per DeepSeek-R1, che supporta intrinsecamente il ridimensionamento dinamico in base al volume delle richieste. Tuttavia, la personalizzazione specifica per diversi tipi di richiesta potrebbe richiedere una configurazione o l'integrazione aggiuntiva con la logica personalizzata [2].
Conclusione
Mentre le capacità di scala automatica di DeepSeek-R1 sono robuste, in particolare su piattaforme come SageMaker, la personalizzazione di queste funzionalità per diversi tipi di richieste o scenari può richiedere una configurazione o integrazione aggiuntive con la logica personalizzata. Ciò implica sfruttare le funzionalità della piattaforma per distinguere tra tipi di richiesta o scenari e configurazione delle regole di ridimensionamento di conseguenza.
Citazioni:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-ragion-model
[2] https://www.together.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.pixelstech.net/article/1739167426-deploying-deepseek-r1--coCally-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-dtisiltelled-models-with-hugging-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-dtisiltele-models-using-mazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-deepseek-r1-as-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
