La escala automática con Deepseek-R1 se puede personalizar para manejar diferentes tipos de solicitudes o escenarios, particularmente cuando se implementa en plataformas como Amazon Sagemaker. Los puntos finales de Sagemaker admiten escala automática, lo que permite que Deepseek-R1 se escala horizontalmente en función del volumen de solicitud entrante. Esto significa que el modelo puede ajustar dinámicamente sus recursos para administrar cargas variables, asegurando un rendimiento eficiente en diferentes condiciones.
Personalización de autoescalado
1. Volumen de solicitud: la escala automática se puede activar en función del volumen de solicitudes entrantes. Por ejemplo, si el modelo está manejando una gran cantidad de consultas simultáneamente, puede escalar automáticamente para garantizar que todas las solicitudes se procesen de inmediato sin comprometer el rendimiento.
2. Tipo de solicitud: Si bien la personalización específica de la escala automática en función del tipo de solicitud (por ejemplo, tareas de razonamiento complejas versus consultas simples) podría no ser compatible directamente fuera de la caja, puede implementar una lógica personalizada para diferenciar entre los tipos de solicitudes. Esto podría implicar la configuración de puntos finales o colas separadas para diferentes tipos de solicitudes, cada una con sus propias reglas de escala.
3. Escala basada en escenarios: para diferentes escenarios, como horas pico o eventos específicos, puede preconfigurar reglas de escala para anticipar una mayor demanda. Este enfoque proactivo asegura que el modelo tenga un recurso adecuado para manejar los picos esperados en el tráfico.
Implementación en plataformas
-Amazon Sagemaker: ofrece flujos de trabajo de ajuste fino previos y admite automáticamente los modelos destilados Deepseek-R1. Puede usar recetas de Sagemaker HyperPod para simplificar los procesos de personalización y escala del modelo [5] [7].
- Juntos AI: proporciona una opción de implementación sin servidor para Deepseek-R1, que inherentemente admite una escala dinámica en función del volumen de solicitud. Sin embargo, la personalización específica para diferentes tipos de solicitudes puede requerir una configuración o integración adicionales con lógica personalizada [2].
Conclusión
Si bien las capacidades de escala automática de Deepseek-R1 son robustas, particularmente en plataformas como Sagemaker, la personalización de estas capacidades para diferentes tipos de solicitudes o escenarios puede requerir una configuración o integración adicionales con lógica personalizada. Esto implica aprovechar las características de la plataforma para diferenciar entre tipos de solicitudes o escenarios y configurar las reglas de escala en consecuencia.
Citas:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-ronsoning-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-letarning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-whatsecurity-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-sta-sters-deepseek-r1-as-fly-managed-serverless-model---recommends-guardrails.aspx