Auto-scaling in Amazon Sagemaker heeft aanzienlijk invloed op de kosten voor het inzetten van modellen zoals Deepseek-R1 door het aantal instanties op basis van werklast-eisen dynamisch aan te passen. Hier is een gedetailleerde uitleg over hoe automatisch schalen de kosten beïnvloedt:
Auto-schalende basisprincipes
Met auto-scaling kan Sagemaker het aantal aan uw model toegewezen instanties automatisch verhogen of verminderen op basis van inkomend verkeer of werklast. Dit betekent dat tijdens perioden van hoge vraag meer gevallen worden beperkt om de verhoogde belasting aan te kunnen, en omgekeerd, tijdens perioden van lage vraag, worden gevallen verkleind om onnodige kosten te minimaliseren [7].
Kostenoptimalisatie
1. Verminderde inactieve bronnen: door op te schalen naar nulinstanties tijdens perioden van inactiviteit, vermijdt u niet te betalen voor inactieve middelen, wat de kosten aanzienlijk kan verlagen, met name in ontwikkelings- of testomgevingen waar verkeer sporadisch kan zijn [4].
2. Efficiënt gebruik van hulpbronnen: Auto-scaling zorgt ervoor dat u alleen betaalt voor de middelen die u nodig hebt op een bepaald moment. Dit betekent dat u tijdens piekuren meer verkeer kunt verwerken zonder over te provisioning bronnen, en tijdens off-piekuren, u schaalt op om de kosten te minimaliseren [7].
3. Voorspelbaar kostenbeheer: met automatisch schalen kunt u geplande schaalacties instellen voor voorspelbare verkeerspatronen. Hierdoor kunt u kosten effectiever beheren door de toewijzing van hulpbronnen af te stemmen op de verwachte vraag [4].
Deepseek-R1 implementatieoverwegingen
Bij het implementeren van Deepseek-R1 of zijn gedistilleerde varianten op Sagemaker, kan automatisch schalen bijzonder gunstig zijn. Deze modellen, vooral de grotere zoals DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14b of Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, vereisen aanzienlijke rekenbronnen en kunnen kostbaar zijn om continu te werken [6]. Door gebruik te maken van automatische schalen, kunt u ervoor zorgen dat deze middelen alleen worden ingericht wanneer dat nodig is, waardoor de totale kosten worden verlaagd.
Beveiligings- en prestatieoverwegingen
Hoewel automatisch schalen in de eerste plaats een strategie voor kostenoptimalisatie is, integreert het ook goed met de beveiligingsfuncties van Sagemaker. Het implementeren van modellen van een privé -S3 -emmer kan bijvoorbeeld de beveiliging verbeteren door modelgewichten dichter bij uw eindpunten te houden en vóór de implementatie kwetsbaarheidsscans mogelijk te maken [3]. Bovendien kan het gebruik van grotere batchgroottes voor realtime inferentie zowel kosten als prestaties optimaliseren [2].
Samenvattend is automatisch schalen in Sagemaker een krachtig hulpmiddel voor het optimaliseren van de kosten voor het inzetten van modellen zoals Deepseek-R1 door ervoor te zorgen dat middelen zijn afgestemd op de werkelijke vraag, waardoor onnodige kosten tijdens perioden van lage activiteit worden verlaagd.
Citaten:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efficiency-strategies-optimization-amazon-fa.
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inferentie-ontainer/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-AMazon-Sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-schaal-down-to-Zero-feature-in-amazon-sAmaker-inference/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-deepseek-r1-on-amazon-sagemaker?lang=en?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_while-deepseek-r1-is-echnically-failable-activity-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/