Auto-skalering i Amazon Sagemaker påvirker markant omkostningerne ved implementering af modeller som DeepSeek-R1 ved dynamisk at justere antallet af tilfælde baseret på arbejdsbelastningskrav. Her er en detaljeret forklaring af, hvordan auto-skalering påvirker omkostningerne:
Basics Auto-Scaling
Auto-skalering giver Sagemaker mulighed for automatisk at øge eller mindske antallet af tilfælde, der er tildelt din model baseret på indgående trafik eller arbejdsbyrde. Dette betyder, at der i perioder med stor efterspørgsel er tildelt flere tilfælde til at håndtere den øgede belastning, og omvendt, i perioder med lav efterspørgsel, skaleres forekomster ned for at minimere unødvendige omkostninger [7].
Omkostningsoptimering
1. Reducerede ledige ressourcer: Ved at skalere ned til nul tilfælde i perioder med inaktivitet undgår du at betale for ledige ressourcer, hvilket kan reducere omkostningerne markant, især i udviklings- eller testmiljøer, hvor trafik kan være sporadisk [4].
2. Effektiv ressourceudnyttelse: Auto-skalering sikrer, at du kun betaler for de ressourcer, du har brug for på ethvert givet tidspunkt. Dette betyder, at du i spidsbelastningstider kan håndtere øget trafik uden at overføre ressourcer, og i løbet af off-peak-timer skalerer du ned for at minimere omkostningerne [7].
3. forudsigelig omkostningsstyring: Med automatisk skalering kan du oprette planlagte skaleringshandlinger til forudsigelige trafikmønstre. Dette giver dig mulighed for at administrere omkostninger mere effektivt ved at tilpasse ressourcetildeling med den forventede efterspørgsel [4].
DeepSeek-R1-implementeringshensyn
Når man implementerer DeepSeek-R1 eller dens destillerede varianter på Sagemaker, kan auto-skalering være særlig fordelagtig. Disse modeller, især de større som DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14b eller Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b, kræver betydelige beregningsressourcer og kan være dyre at køre kontinuerligt [6]. Ved at udnytte automatisk skalering kan du sikre, at disse ressourcer kun er tilvejebragt, når det er nødvendigt, hvilket reducerer de samlede omkostninger.
Sikkerheds- og præstationshensyn
Mens automatisk skalering primært er en omkostningsoptimeringsstrategi, integreres den også godt med Sagemakers sikkerhedsfunktioner. For eksempel kan implementering af modeller fra en privat S3 -spand forbedre sikkerheden ved at holde modelvægte tættere på dine slutpunkter og give mulighed for sårbarhedsscanninger inden implementering [3]. Derudover kan brug af større batchstørrelser til inferens i realtid optimere både omkostninger og ydeevne [2].
Sammenfattende er auto-skalering i Sagemaker et kraftfuldt værktøj til at optimere omkostningerne ved implementering af modeller som DeepSeek-R1 ved at sikre, at ressourcer er på linje med den faktiske efterspørgsel og derved reducerer unødvendige udgifter i perioder med lav aktivitet.
Citater:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efficiency-strategies-optimizing-amazon-af4of
)
)
)
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-deepseek-r1-on-amazon-scenemaker?lang=en
)
[7] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html
[8] https://www.linkedin.com/posts/ranman_while-deepseek-r1-is-technically-available-aktivitet-7290893724543262721-3QIV
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/