Scaling otomatis dengan Deepseek-R1 dapat disesuaikan untuk menangani berbagai jenis permintaan atau skenario, terutama ketika digunakan pada platform seperti Amazon Sagemaker. Sagemaker Endpoints mendukung penskalaan otomatis, memungkinkan Deepseek-R1 untuk skala secara horizontal berdasarkan volume permintaan yang masuk. Ini berarti bahwa model dapat secara dinamis menyesuaikan sumber dayanya untuk mengelola berbagai muatan, memastikan kinerja yang efisien dalam kondisi yang berbeda.
Kustomisasi penskalaan otomatis
1. Volume Permintaan: Scaling otomatis dapat dipicu berdasarkan volume permintaan yang masuk. Misalnya, jika model menangani sejumlah besar kueri secara bersamaan, itu dapat secara otomatis meningkatkan untuk memastikan bahwa semua permintaan diproses segera tanpa mengurangi kinerja.
2. Jenis Permintaan: Sementara kustomisasi spesifik penskalaan otomatis berdasarkan jenis permintaan (mis., Tugas penalaran yang kompleks vs kueri sederhana) mungkin tidak didukung langsung di luar kotak, Anda dapat menerapkan logika khusus untuk membedakan antara jenis permintaan. Ini dapat melibatkan pengaturan titik akhir atau antrian terpisah untuk berbagai jenis permintaan, masing -masing dengan aturan penskalaannya sendiri.
3. Penskalaan Berbasis Skenario: Untuk skenario yang berbeda, seperti jam puncak atau peristiwa tertentu, Anda dapat melakukan pra-konfigurasi aturan penskalaan untuk mengantisipasi peningkatan permintaan. Pendekatan proaktif ini memastikan bahwa model ini memiliki sumber daya yang cukup untuk menangani lonjakan lalu lintas yang diharapkan.
Implementasi di platform
-Amazon Sagemaker: Menawarkan alur kerja penyesuaian yang telah dibangun sebelumnya dan mendukung skala otomatis untuk model suling Deepseek-R1. Anda dapat menggunakan resep Hyperpod Sagemaker untuk menyederhanakan kustomisasi model dan proses penskalaan [5] [7].
- Bersama AI: Menyediakan opsi penyebaran tanpa server untuk Deepseek-R1, yang secara inheren mendukung penskalaan dinamis berdasarkan volume permintaan. Namun, kustomisasi spesifik untuk berbagai jenis permintaan mungkin memerlukan pengaturan atau integrasi tambahan dengan logika khusus [2].
Kesimpulan
Sementara kemampuan penskalaan otomatis Deepseek-R1 kuat, terutama pada platform seperti Sagemaker, menyesuaikan kemampuan ini untuk berbagai jenis permintaan atau skenario mungkin memerlukan pengaturan atau integrasi tambahan dengan logika khusus. Ini melibatkan memanfaatkan fitur platform untuk membedakan antara jenis permintaan atau skenario dan mengkonfigurasi aturan penskalaan yang sesuai.
Kutipan:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-roasoning-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-learning/optimize-hostting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-teams-need-to-now?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-frice-deepseek-r1-as-fulent-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx