Автоматическая масштаба с DeepSeek-R1 может быть настроена для обработки различных типов запросов или сценариев, особенно при развертывании на таких платформах, как Amazon SageMaker. Конечные точки SageMaker поддерживают автоматическое масштаб, позволяя DeepSeek-R1 масштабировать горизонтально на основе входящего объема запроса. Это означает, что модель может динамически регулировать свои ресурсы для управления различными нагрузками, обеспечивая эффективную производительность в различных условиях.
Настройка автоматического масштаба
1. Объем запроса: автоматическое масштаб может быть запускается на основе объема входящих запросов. Например, если модель одновременно обрабатывает большое количество запросов, она может автоматически масштабироваться, чтобы убедиться, что все запросы обрабатываются незамедлительно без ущерба для производительности.
2. Тип запроса: Хотя конкретная настройка автоматического масштаба на основе типа запроса (например, сложные задачи рассуждений против простых запросов) не может быть непосредственно поддерживаться вне коробки, вы можете реализовать пользовательскую логику для дифференциации между типами запросов. Это может включать настройку отдельных конечных точек или очередей для различных типов запросов, каждый из которых имеет свои собственные правила масштабирования.
3. Масштабирование на основе сценариев: для различных сценариев, таких как часы пик или конкретные события, вы можете предварительно конфигурировать правила масштабирования, чтобы предвидеть увеличение спроса. Этот упреждающий подход гарантирует, что модель будет достаточной ресурсы для обработки ожидаемых шипов в трафике.
Реализация на платформах
-Amazon SageMaker: предлагает предварительно построенные изготовленные рабочие процессы и поддерживает автоматическую масштаб для DeepSeek-R1 дистиллированных моделей. Вы можете использовать рецепты гиперпода SageMaker для упрощения процессов настройки и масштабирования модели [5] [7].
- Вместе AI: предоставляет опцию развертывания без сервера для DeepSeek-R1, которая по своей сути поддерживает динамическое масштабирование на основе объема запроса. Однако для конкретной настройки для различных типов запросов может потребоваться дополнительная настройка или интеграция с пользовательской логикой [2].
Заключение
В то время как возможности автоматического масштабирования DeepSeek-R1 надежны, особенно на таких платформах, как SageMaker, настройка этих возможностей для различных типов запросов или сценариев может потребовать дополнительной настройки или интеграции с помощью пользовательской логики. Это включает в себя использование функций платформы для дифференциации между типами запросов или сценариями и соответствующим образом настройка правил масштабирования.
Цитаты:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-reessing-model
[2] https://www.together.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.pixelstech.net/article/1739167426-deploying-deepseek-r1-locally-with-a-custom-rag-congeledge-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-distilled-models-with-ghing-face-n-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/awsfers-deepseek-r1-as-fly-manered-serverless-model-recommends-guardrails.aspx