A DeepSeek-R1-rel történő automatikus méretezés testreszabható különféle típusú kérések vagy forgatókönyvek kezelésére, különösen akkor, ha olyan platformon telepítik, mint az Amazon Sagemaker. A Sagemaker végpontok támogatják az automatikus méretezést, lehetővé téve a DeepSeek-R1 vízszintes méretarányát a bejövő kérési kötet alapján. Ez azt jelenti, hogy a modell dinamikusan beállíthatja erőforrásait a változó terhelések kezelésére, biztosítva a hatékony teljesítményt különböző körülmények között.
Az automatikus méretezés testreszabása
1. Kérési kötet: Az automatikus méretezés a bejövő kérések mennyisége alapján indítható. Például, ha a modell nagyszámú lekérdezést kezeli egyszerre, akkor automatikusan felépítheti annak biztosítása érdekében, hogy az összes kérést azonnal feldolgozzák a teljesítmény veszélyeztetése nélkül.
2. Kérés típusa: Noha az automatikus méretezés specifikus testreszabása a kérés típusa alapján (például összetett érvelési feladatok vs. egyszerű lekérdezések) valószínűleg nem támogatható közvetlenül a dobozból, az egyéni logikát megvalósíthatja, hogy megkülönböztesse a kérési típusokat. Ez magában foglalhatja a különféle végpontok vagy sorok beállítását a különféle típusú kérésekhez, mindegyiknek saját méretezési szabályai vannak.
3. forgatókönyv-alapú méretezés: Különböző forgatókönyvek, például csúcsidő vagy konkrét események esetén a konfigurálási szabályok előzetes konfigurálási szabályaira számíthatnak a megnövekedett kereslet előrejelzése érdekében. Ez a proaktív megközelítés biztosítja, hogy a modell megfelelő forrásokkal rendelkezik a forgalom várható tüskéinek kezeléséhez.
megvalósítás a platformon
-Az Amazon Sagemaker: Előre épített finomhangoló munkafolyamatokat kínál és támogatja az automatikus méretezést a DeepSeek-R1 desztillált modellekhez. A Sagemaker HyperPod receptjei segítségével egyszerűsítheti a modell testreszabási és méretezési folyamatait [5] [7].
- Együtt AI: Biztosítson egy szerver nélküli telepítési lehetőséget a DeepSeek-R1-hez, amely eredendően támogatja a dinamikus méretezést a kérés kötete alapján. A különféle kéréstípusokhoz a specifikus testreszabáshoz azonban további beállítást vagy integrációt igényelhet az egyéni logikával [2].
Következtetés
Noha a DeepSeek-R1 automatikus méretezési képességei robusztusak, különösen olyan platformokon, mint a Sagemaker, ezeknek a képességeknek a testreszabása különféle típusú kérésekhez vagy forgatókönyvekhez további beállítást vagy integrációt igényelhet az egyéni logikához. Ez magában foglalja a platform tulajdonságainak kihasználását a kérési típusok vagy forgatókönyvek megkülönböztetésére és a méretezési szabályok megfelelő konfigurálására.
Idézetek:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-reason-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-dune-deepseek-r1-custom-dataSet
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-Ai/
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-tams-need-to-know?42a57130_page=2
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customize-deepseek-r1-distled-models-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://campustewnology.com/articles/2025/03/14/aws- és-deepseek-r1-as-shanaged-serverless-model-recommends-guardrails.aspx