การปรับขนาดอัตโนมัติสามารถปรับแต่งสำหรับคำขอหรือสถานการณ์ประเภทต่าง ๆ ด้วย DeepSeek-R1

การปรับแต่งการปรับขนาดอัตโนมัติ

1. ปริมาณการร้องขอ: การปรับขนาดอัตโนมัติสามารถเรียกใช้ตามปริมาณของคำขอที่เข้ามา ตัวอย่างเช่นหากโมเดลกำลังจัดการกับการสืบค้นจำนวนมากพร้อมกันก็สามารถปรับขนาดได้โดยอัตโนมัติเพื่อให้แน่ใจว่าคำขอทั้งหมดจะถูกประมวลผลทันทีโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ

2. ประเภทคำขอ: ในขณะที่การปรับแต่งเฉพาะของการปรับขนาดอัตโนมัติตามประเภทของคำขอ (เช่นงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนกับการสืบค้นง่าย ๆ ) อาจไม่ได้รับการสนับสนุนโดยตรงนอกกรอบคุณสามารถใช้ตรรกะที่กำหนดเองเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างประเภทคำขอ สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าจุดสิ้นสุดหรือคิวสำหรับการร้องขอประเภทต่าง ๆ โดยแต่ละข้อมีกฎการปรับขนาดของตัวเอง

3. การปรับขนาดตามสถานการณ์: สำหรับสถานการณ์ที่แตกต่างกันเช่นชั่วโมงเร่งด่วนหรือเหตุการณ์เฉพาะคุณสามารถกำหนดค่ากฎการปรับขนาดล่วงหน้าเพื่อคาดการณ์ความต้องการที่เพิ่มขึ้น วิธีการเชิงรุกนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองนั้นมีทรัพยากรอย่างเพียงพอในการจัดการกับหนามแหลมที่คาดหวังในการจราจร

การใช้งานบนแพลตฟอร์ม

-Amazon Sagemaker: เสนอเวิร์กโฟลว์การปรับจูนที่สร้างไว้ล่วงหน้าและรองรับการปรับขนาดอัตโนมัติสำหรับรุ่นกลั่น Deepseek-R1 คุณสามารถใช้สูตร Sagemaker HyperPod เพื่อทำให้การปรับแต่งแบบจำลองและกระบวนการปรับขนาดง่ายขึ้น [5] [7]

- AI ร่วมกัน: จัดเตรียมตัวเลือกการปรับใช้แบบไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับ DeepSeek-R1 ซึ่งรองรับการปรับขนาดแบบไดนามิกตามปริมาณการร้องขอ อย่างไรก็ตามการปรับแต่งเฉพาะสำหรับประเภทคำขอที่แตกต่างกันอาจต้องมีการตั้งค่าเพิ่มเติมหรือการรวมเข้ากับตรรกะที่กำหนดเอง [2]

บทสรุป

ในขณะที่ความสามารถในการปรับขนาดอัตโนมัติของ Deepseek-R1 นั้นแข็งแกร่งโดยเฉพาะอย่างยิ่งบนแพลตฟอร์มเช่น Sagemaker การปรับแต่งความสามารถเหล่านี้สำหรับคำขอหรือสถานการณ์ประเภทต่าง ๆ อาจต้องมีการตั้งค่าเพิ่มเติมหรือรวมเข้ากับตรรกะที่กำหนดเอง สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติของแพลตฟอร์มเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างประเภทคำขอหรือสถานการณ์และการกำหนดค่ากฎการปรับขนาดตามลำดับ

การอ้างอิง:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-reasoning-model
[2] https://www.together.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.pixelstech.net/article/1739167426-reploying-deepseek-r1-locally-with-a-custom-rag-rag-rag-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-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1- what-security-teams-eed-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-fers-deepseek-r1-as-managed-serverless-model-recommends-uardrails.aspx