DeepSeek-R1を使用して、さまざまな種類のリクエストまたはシナリオ用に自動スケーリングをカスタマイズできます

###自動スケーリングのカスタマイズ

1。リクエストボリューム：自動スケーリングは、着信リクエストのボリュームに基づいてトリガーできます。たとえば、モデルが多数のクエリを同時に処理している場合、パフォーマンスを損なうことなくすべてのリクエストが迅速に処理されるように自動的にスケールアップできます。

2。リクエストタイプ：リクエストの種類(例えば、複雑な推論タスクと単純なクエリなど)に基づいて自動スケーリングの特定のカスタマイズは、すぐにサポートされていない場合がありますが、リクエストタイプを区別するためにカスタムロジックを実装できます。これには、さまざまなタイプのリクエストに対して個別のエンドポイントまたはキューを設定することが含まれます。それぞれに独自のスケーリングルールがあります。

3。シナリオベースのスケーリング：ピーク時や特定のイベントなどのさまざまなシナリオについて、スケーリングルールを事前に構成して、需要の増加を予測できます。このプロアクティブなアプローチにより、モデルがトラフィックで予想されるスパイクを処理するために適切にリソースを供給されます。

###プラットフォームでの実装

-Amazon Sagemaker：事前に構築された微調整ワークフローを提供し、DeepSeek-R1蒸留モデルの自動スケーリングをサポートしています。 Sagemaker HyperPodレシピを使用して、モデルのカスタマイズとスケーリングプロセスを簡素化できます[5] [7]。

- 一緒にAI：DeepSeek-R1のサーバーレス展開オプションを提供します。これは、リクエストボリュームに基づいて動的なスケーリングを本質的にサポートします。ただし、さまざまなリクエストタイプの特定のカスタマイズには、カスタムロジックとの追加セットアップまたは統合が必要になる場合があります[2]。

＃＃＃ 結論

DeepSeek-R1の自動スケーリング機能は、特にSagemakerなどのプラットフォームでは堅牢ですが、さまざまな種類のリクエストやシナリオにこれらの機能をカスタマイズするには、カスタムロジックとの追加セットアップまたは統合が必要になる場合があります。これには、プラットフォームの機能を活用して、リクエストタイプまたはシナリオを区別し、それに応じてスケーリングルールを構成します。

引用：
[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
[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-distill-modelsと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-distill-models-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-deepseek-r1-as- fuld-as-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx