使用DeepSeek-R1自动缩放可以自定义以处理不同类型的请求或方案，尤其是当在Amazon Sagemaker等平台上部署时。 SageMaker端点支持自动缩放，从而使DeepSeek-R1可以根据传入的请求量进行水平扩展。这意味着该模型可以动态调整其资源以管理不同的负载，从而确保在不同条件下的有效性能。
###自动尺度定制
1。请求卷：可以根据传入请求的音量触发自动缩放。例如，如果模型同时处理大量查询，则可以自动扩展以确保迅速处理所有请求而不会损害性能。
2。请求类型：虽然基于请求类型(例如，复杂的推理任务与简单查询)的特定自定义定制可能不直接支持，但您可以实现自定义逻辑以区分请求类型。这可能涉及为不同类型的请求设置单独的终点或队列，每个请求都有自己的缩放规则。
3。基于方案的缩放：对于不同的方案，例如高峰小时或特定事件，您可以预先配置缩放规则预测需求增加。这种主动的方法可确保该模型足够资源来处理预期的流量峰值。
###在平台上实现
-Amazon Sagemaker：提供预先构建的微调工作流程，并支持DeepSeek-R1蒸馏型的自动尺度。您可以使用SageMaker HyperPod配方来简化模型自定义和缩放过程[5] [7]。
- 一起AI：为DeepSeek-R1提供无服务器部署选项，该选项固有地基于请求卷支持动态缩放。但是，针对不同请求类型的特定自定义可能需要与自定义逻辑[2]进行其他设置或集成。
＃＃＃ 结论
虽然DeepSeek-R1的自动尺度功能是强大的，尤其是在SageMaker之类的平台上，为不同类型的请求或方案自定义这些功能可能需要与自定义逻辑进行其他设置或集成。这涉及利用平台的功能来区分请求类型或方案，并相应地配置缩放规则。
引用：
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-rounationing-model
[2] https://www.together.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.pixelstech.net/article/1739167426-deploying-deepseek-deepseek-r1-locally-with-a-custom-custom-rag-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-hosting-hosting-deepseek-r1-dist--------------------
[6] https://www.endorlabs.com/learn/learn/deepseek-r1-what-what--what-security-teams-need to-to-to-to-to-know？42A57130_PAGE = 2
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customize-deepseek-r1-distald-models-usis-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://campustechnology.com/articles/2025/03/03/14/aws-ffers-deepseek-r1-as-as-as-man-manate-server-server-model-model-recommends-guardrails.aspx