Deepseek-R1 ile otomatik ölçeklendirme, özellikle Amazon Sagemaker gibi platformlarda konuşlandırıldığında, farklı istek veya senaryo türlerini işlemek için özelleştirilebilir. Sagemaker uç noktaları, Deepseek-R1'in gelen istek hacmine göre yatay olarak ölçeklendirilmesine izin vererek otomatik ölçeklendirmeyi destekler. Bu, modelin farklı yükleri yönetmek için kaynaklarını dinamik olarak ayarlayabileceği ve farklı koşullar altında verimli performans sağlayabileceği anlamına gelir.
Otomatik ölçeklendirmenin özelleştirilmesi
1. Talep hacmi: Gelen isteklerin hacmine göre otomatik ölçeklendirme tetiklenebilir. Örneğin, model aynı anda çok sayıda soruyu ele alıyorsa, tüm taleplerin performansdan ödün vermeden derhal işlenmesini sağlamak için otomatik olarak ölçeklenebilir.
2. Talep türü: İstek türüne göre otomatik ölçeklendirmenin özel özelleştirilmesi (örneğin, karmaşık akıl yürütme görevlerine karşı basit sorgulara karşı) doğrudan desteklenemeyebilirken, istek türleri arasında ayrım yapmak için özel mantık uygulayabilirsiniz. Bu, her biri kendi ölçeklendirme kurallarına sahip farklı istek türleri için ayrı uç noktalar veya kuyruklar oluşturmayı içerebilir.
3. Senaryo tabanlı ölçeklendirme: Pik saatler veya belirli olaylar gibi farklı senaryolar için, artan talebi tahmin etmek için ölçeklendirme kurallarını önceden yapılandırabilirsiniz. Bu proaktif yaklaşım, modelin trafikte beklenen ani artışları ele almak için yeterince kaynaklanmasını sağlar.
Platformlarda Uygulama
-Amazon Sagemaker: Önceden inşa edilmiş ince ayar iş akışları sunar ve Deepseek-R1 damıtılmış modeller için otomatik ölçeklendirmeyi destekler. Model özelleştirme ve ölçeklendirme işlemlerini basitleştirmek için Sagemaker hiperpod tariflerini kullanabilirsiniz [5] [7].
- Birlikte AI: Deepseek-R1 için, isteğe bağlı olarak dinamik ölçeklendirmeyi destekleyen sunucusuz bir dağıtım seçeneği sunar. Bununla birlikte, farklı istek türleri için spesifik özelleştirme, özel mantıkla ek kurulum veya entegrasyon gerektirebilir [2].
Çözüm
Deepseek-R1'in otomatik ölçeklendirme özellikleri, özellikle Sagemaker gibi platformlarda sağlam olsa da, farklı istek veya senaryolar için bu özellikleri özelleştirmek, özel mantıkla ek kurulum veya entegrasyon gerektirebilir. Bu, istek türleri veya senaryolar arasında ayrım yapmak ve ölçeklendirme kurallarını buna göre yapılandırmak için platformun özelliklerinden yararlanmayı içerir.
Alıntılar:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-weasoning-model
[2] https://www.together.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.pixelstech.net/article/1739167426
[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-disted-models-with-hging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://www.endorlabs.com/learn/deepseek-r1-what-security-teams-need-to- ?42a57130_page=2
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customize-deepseek-r1-disted-models-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-PART-1/
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-sfers-depseek-r1-as-sle-managed-serverless-model-recommends-suardrails.aspx