Tự động chia tỷ lệ với DeepSeek-R1 có thể được tùy chỉnh để xử lý các loại yêu cầu hoặc kịch bản khác nhau, đặc biệt là khi được triển khai trên các nền tảng như Amazon Sagemaker. Các điểm cuối của Sagemaker hỗ trợ tự động chia tỷ lệ, cho phép DeepSeek-R1 mở rộng theo chiều ngang dựa trên khối lượng yêu cầu đến. Điều này có nghĩa là mô hình có thể tự động điều chỉnh tài nguyên của mình để quản lý các tải trọng khác nhau, đảm bảo hiệu suất hiệu quả trong các điều kiện khác nhau.
Tùy chỉnh tự động Scaling
1. Khối lượng yêu cầu: Tự động chia tỷ lệ có thể được kích hoạt dựa trên khối lượng của các yêu cầu đến. Chẳng hạn, nếu mô hình xử lý đồng thời một số lượng lớn các truy vấn, nó có thể tự động mở rộng quy mô để đảm bảo rằng tất cả các yêu cầu được xử lý kịp thời mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
2. Loại yêu cầu: Mặc dù tùy chỉnh cụ thể của việc tự động Scaling dựa trên loại yêu cầu (ví dụ: các tác vụ lý luận phức tạp so với các truy vấn đơn giản) có thể không được hỗ trợ trực tiếp ngoài hộp, bạn có thể triển khai logic tùy chỉnh để phân biệt giữa các loại yêu cầu. Điều này có thể liên quan đến việc thiết lập các điểm cuối hoặc hàng đợi riêng biệt cho các loại yêu cầu khác nhau, mỗi loại có quy tắc tỷ lệ riêng.
3. Tỷ lệ dựa trên kịch bản: Đối với các kịch bản khác nhau, chẳng hạn như giờ cao điểm hoặc các sự kiện cụ thể, bạn có thể định cấu hình trước các quy tắc tỷ lệ để dự đoán nhu cầu tăng lên. Cách tiếp cận chủ động này đảm bảo rằng mô hình được cung cấp đầy đủ để xử lý các gai dự kiến trong giao thông.
Triển khai trên các nền tảng
-Amazon Sagemaker: Cung cấp các quy trình làm việc tinh chỉnh được xây dựng sẵn và hỗ trợ tự động thu nhỏ cho các mô hình chưng cất DeepSeek-R1. Bạn có thể sử dụng các công thức nấu ăn Sagemaker HyperPod để đơn giản hóa các quy trình tùy biến và tỷ lệ mô hình [5] [7].
- AI cùng nhau: Cung cấp tùy chọn triển khai không có máy chủ cho DeepSeek-R1, vốn đã hỗ trợ tỷ lệ động dựa trên khối lượng yêu cầu. Tuy nhiên, tùy chỉnh cụ thể cho các loại yêu cầu khác nhau có thể yêu cầu thiết lập hoặc tích hợp bổ sung với logic tùy chỉnh [2].
Phần kết luận
Mặc dù khả năng tự động Scaling của DeepSeek-R1 rất mạnh mẽ, đặc biệt là trên các nền tảng như Sagemaker, việc tùy chỉnh các khả năng này cho các loại yêu cầu hoặc kịch bản khác nhau có thể yêu cầu thiết lập hoặc tích hợp bổ sung với logic tùy chỉnh. Điều này liên quan đến việc tận dụng các tính năng của nền tảng để phân biệt giữa các loại yêu cầu hoặc kịch bản và định cấu hình các quy tắc tỷ lệ phù hợp.
Trích dẫn:
[1)
[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
.
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-teams-need-to-know?42a57130_page=2
.
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-deepseek-r1-as-fully-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx