Automatyczne skalowanie z DeepSeek-R1 można dostosować do obsługi różnych rodzajów żądań lub scenariuszy, szczególnie przy wdrażaniu na platformach takich jak Amazon Sagemaker. Punkty końcowe Sagemaker obsługują automatyczne skalowanie, umożliwiając skalowanie DeepSeek-R1 na skalowanie poziomo w oparciu o przychodzące objętość żądania. Oznacza to, że model może dynamicznie dostosowywać swoje zasoby do zarządzania różnymi obciążeniami, zapewniając wydajność w różnych warunkach.
Dostosowywanie automatycznego skalowania
1. Wolumen żądania: automatyczne skalowanie można uruchomić w oparciu o wolumin przychodzących żądań. Na przykład, jeśli model obsługuje jednocześnie dużą liczbę zapytań, może automatycznie skalować, aby upewnić się, że wszystkie żądania są niezwłocznie przetwarzane bez uszczerbku dla wydajności.
2. Typ żądania: Podczas gdy specyficzne dostosowywanie automatycznego skalowania w oparciu o rodzaj żądania (np. Złożone zadania rozumowania vs. proste zapytania) może nie być bezpośrednio obsługiwane poza pudełkiem, możesz zaimplementować niestandardową logikę, aby rozróżnić typy żądania. Może to obejmować konfigurowanie oddzielnych punktów końcowych lub kolejek dla różnych rodzajów żądań, każde z własnymi regułami skalowania.
3. Skalowanie oparte na scenariuszach: dla różnych scenariuszy, takich jak godziny szczytu lub określone zdarzenia, możesz wstępnie skonfigurować zasady skalowania, aby przewidzieć zwiększone popyt. To proaktywne podejście zapewnia, że model jest odpowiednio zasób, aby obsłużyć oczekiwane skoki w ruchu.
Implementacja na platformach
-Amazon Sagemaker: Oferuje gotowe dopracowanie przepływów pracy i obsługuje automatyczne skalowanie dla modeli destylowanych DeepSeek-R1. Możesz użyć przepisów na HyperPod Sagemaker, aby uprościć procesy dostosowywania i skalowania modelu [5] [7].
- Razem AI: Zapewnia opcję wdrażania bez serwera dla DeepSeek-R1, która z natury obsługuje skalowanie dynamiczne na podstawie woluminu żądania. Jednak szczególne dostosowanie dla różnych typów żądań może wymagać dodatkowej konfiguracji lub integracji z niestandardową logiką [2].
Wniosek
Podczas gdy możliwości automatycznego skalowania DeepSeek-R1 są solidne, szczególnie na platformach takich jak SageMaker, dostosowanie tych możliwości dla różnych rodzajów żądań lub scenariuszy może wymagać dodatkowej konfiguracji lub integracji z niestandardową logiką. Obejmuje to wykorzystanie funkcji platformy do rozróżnienia typów żądań lub scenariuszy i odpowiednio skonfigurowanie reguł skalowania.
Cytaty:
[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-nowdledge-data-base
[4] https://www.kdnuggets.com/how-fine-tune-deepseek-r1-custom-dataset
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-teams-need-to-wwent?42a57130_page=2
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/customize-deepseek-r1-distilled-distilledels-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-fakers-deepseek-r1-as-ally-manage-serverless-recommends-goardrails.aspx