Scalarea automată cu Deepseek-R1 poate fi personalizată pentru a gestiona diferite tipuri de solicitări sau scenarii, în special atunci când sunt implementate pe platforme precum Amazon Sagemaker. Endpoints Sagemaker acceptă auto-scalare, permițând DeepSeek-R1 să se extindă pe orizontală pe baza volumului cererii primite. Aceasta înseamnă că modelul își poate ajusta dinamic resursele pentru a gestiona diferite sarcini, asigurând performanțe eficiente în condiții diferite.
Personalizarea auto-scalărilor
1. Volumul cererii: auto-scalarea poate fi declanșată pe baza volumului de solicitări primite. De exemplu, dacă modelul se ocupă simultan de un număr mare de întrebări, acesta poate fi automat la scară pentru a se asigura că toate solicitările sunt procesate prompt fără a compromite performanța.
2. Tipul de solicitare: În timp ce personalizarea specifică a scalării automate în funcție de tipul de solicitare (de exemplu, sarcini de raționament complexe față de interogări simple) s-ar putea să nu fie acceptate direct în afara cutiei, puteți implementa logică personalizată pentru a diferenția între tipurile de solicitări. Aceasta ar putea implica configurarea unor puncte finale sau cozi separate pentru diferite tipuri de solicitări, fiecare cu propriile reguli de scalare.
3. Scalarea bazată pe scenarii: Pentru diferite scenarii, cum ar fi orele de vârf sau evenimente specifice, puteți configura regulile de scalare pentru a anticipa cererea crescută. Această abordare proactivă asigură că modelul este resursă în mod adecvat pentru a se ocupa de vârfurile preconizate în trafic.
Implementarea pe platforme
-Amazon Sagemaker: oferă fluxuri de lucru pre-construite de reglare fină și acceptă auto-scalare pentru modele distilate Deepseek-R1. Puteți utiliza rețete de hiperpod sagemaker pentru a simplifica procesele de personalizare și scalare a modelului [5] [7].
- Împreună AI: oferă o opțiune de implementare fără server pentru DeepSeek-R1, care acceptă în mod inerent scalarea dinamică bazată pe volumul cererii. Cu toate acestea, personalizarea specifică pentru diferite tipuri de solicitări ar putea necesita configurare sau integrare suplimentară cu logica personalizată [2].
Concluzie
În timp ce capacitățile de scalare automată a Deepseek-R1 sunt robuste, în special pe platforme precum Sagemaker, personalizarea acestor capabilități pentru diferite tipuri de solicitări sau scenarii poate necesita o configurare sau o integrare suplimentară cu logica personalizată. Aceasta implică utilizarea caracteristicilor platformei pentru a diferenția între tipurile sau scenariile de solicitare și configurarea regulilor de scalare în consecință.
Citări:
[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-base-base
[4] https://www.kdnuggets.com/how-to-fine-gune-deepseek-r1-custom-dataset
]
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-cetams-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-Forters-DeepSeek-R1-AS-Fully-managed-Serverless-model-MENCOMMENMEND-GUARDRAILS.aspx