A escala automática do DeepSeek-R1 pode ser personalizada para lidar com diferentes tipos de solicitações ou cenários, principalmente quando implantados em plataformas como o Amazon Sagemaker. Os pontos de extremidade do Sagemaker suportam a escala automática, permitindo que o Deepseek-R1 escala a escala horizontalmente com base no volume de solicitação de entrada. Isso significa que o modelo pode ajustar dinamicamente seus recursos para gerenciar cargas variadas, garantindo um desempenho eficiente sob diferentes condições.
Personalização da escala automática
1. Volume de solicitação: A escala automática pode ser acionada com base no volume de solicitações recebidas. Por exemplo, se o modelo estiver lidando com um grande número de consultas simultaneamente, ele poderá aumentar automaticamente para garantir que todas as solicitações sejam processadas prontamente sem comprometer o desempenho.
2. Tipo de solicitação: Embora a personalização específica da escala automática com base no tipo de solicitação (por exemplo, tarefas complexas de raciocínio versus consultas simples) possa não ser suportada diretamente fora da caixa, você pode implementar a lógica personalizada para diferenciar os tipos de solicitação. Isso pode envolver a criação de pontos de extremidade ou filas separados para diferentes tipos de solicitações, cada um com suas próprias regras de escala.
3. Escala baseada em cenário: para diferentes cenários, como horários de pico ou eventos específicos, você pode pré-consumir regras de escala para antecipar o aumento da demanda. Essa abordagem proativa garante que o modelo tenha recursos adequados para lidar com picos esperados no tráfego.
implementação em plataformas
-Amazon Sagemaker: oferece fluxos de trabalho de ajuste fino pré-criados e suporta a escala automática para modelos destilados Deepseek-R1. Você pode usar receitas de Sagemaker HyperPod para simplificar os processos de personalização e escala do modelo [5] [7].
- Juntos AI: fornece uma opção de implantação sem servidor para o Deepseek-R1, que suporta inerentemente a escala dinâmica com base no volume de solicitação. No entanto, a personalização específica para diferentes tipos de solicitação pode exigir uma configuração ou integração adicional com a lógica personalizada [2].
Conclusão
Embora os recursos de escala automática da Deepseek-R1 sejam robustos, principalmente em plataformas como o Sagemaker, a personalização desses recursos para diferentes tipos de solicitações ou cenários pode exigir uma configuração ou integração adicional com a lógica personalizada. Isso envolve alavancar os recursos da plataforma para diferenciar entre tipos ou cenários de solicitação e configurar regras de escala de acordo.
Citações:
[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-bash-bash
[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--igging--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-distilled-models-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-eschers-deepseek-r1-as-lyly-managed-severless-model-rendomends-guardrails.aspx