Automatické měřítko v Amazon SageMaker významně ovlivňuje náklady na nasazení modelů, jako je DeepSeek-R1, dynamickou úpravou počtu instancí na základě požadavků na pracovní zátěž. Zde je podrobné vysvětlení toho, jak automatické měřítko ovlivňuje náklady:
Základy automatického scalingu
Automatické měřítko umožňuje SageMaker automaticky zvyšovat nebo snížit počet instancí přidělených na váš model na základě příchozího provozu nebo pracovního vytížení. To znamená, že během období vysoké poptávky jsou zajištěny více případů pro zvládnutí zvýšeného zatížení a naopak, během období nízké poptávky, jsou případy zmenšeny, aby se minimalizovaly zbytečné náklady [7].
Optimalizace nákladů
1. Snížené nečinné zdroje: Rozšířením na nulové instance během období nečinnosti se vyhnete placení za nečinné zdroje, které mohou výrazně snížit náklady, zejména ve vývojovém nebo testovacím prostředí, kde může být provoz sporadický [4].
2. Efektivní využití zdrojů: Automatické měřítko zajišťuje, že za daný čas platíte pouze za zdroje, které potřebujete. To znamená, že během špičkových hodin zvládnete zvýšený provoz bez přepracování zdrojů a během mimo špičkové hodiny se zvětšíte, abyste minimalizovali náklady [7].
3. Správa nákladů předvídatelná: s automatickou škálostí můžete nastavit naplánované měřítko pro předvídatelné vzorce provozu. To vám umožní efektivněji spravovat náklady tím, že sladí přidělování zdrojů s očekávanou poptávkou [4].
DeepSeek-R1 Aspekty nasazení
Při nasazení DeepSeek-R1 nebo jeho destilovaných variant na sagemakeru může být automatické měřítko obzvláště prospěšné. Tyto modely, zejména ty větší, jako jsou DeepSeek-R1-Distill-QWEN-14B nebo DeepSeek-R1-DISTILL-32B, vyžadují významné výpočetní zdroje a mohou být nákladné pro nepřetržitě běžet [6]. Využitím automatického škálování můžete zajistit, aby byly tyto zdroje zajištěny pouze v případě potřeby, čímž se sníží celkové náklady.
Aspekty zabezpečení a výkonu
Zatímco automatické měřítko je primárně strategií optimalizace nákladů, také se dobře integruje s bezpečnostními funkcemi společnosti SageMaker. Například nasazení modelů ze soukromého kbelíku S3 může zvýšit zabezpečení udržováním hmotností modelu blíže k vašim koncovým bodům a umožněním skenování zranitelnosti před nasazením [3]. Navíc použití větších velikostí dávek pro odvození v reálném čase může optimalizovat náklady i výkon [2].
Stručně řečeno, automatické měřítko v SageMaker je výkonným nástrojem pro optimalizaci nákladů na nasazení modelů, jako je DeepSeek-R1, zajištěním, že zdroje jsou v souladu se skutečnou poptávkou, čímž se sníží zbytečné výdaje během období nízké aktivity.
Citace:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efektivita-strategies-optimising-Amazon-Af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-w-new-stare-feature-in-amazon-sagemaker-inference/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-deepseek-r1-on-amazon-sagemaker?lang=en
[6] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws?lang=en
[7] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html
[8] https://www.linkedin.com/posts/ranman_lesi-deepseek-r1-is-technically-available-activity-7290893724543262721-3QIV
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/