La mise à l'échelle automatique dans Amazon Sagemaker a un impact significatif sur le coût du déploiement de modèles comme Deepseek-R1 en ajustant dynamiquement le nombre d'instances basées sur les demandes de charge de travail. Voici une explication détaillée de la façon dont la mise à l'échelle automatique affecte les coûts:
bases de l'échelle automatique
La mise à l'échelle automatique permet à SageMaker d'augmenter ou de diminuer automatiquement le nombre d'instances allouées à votre modèle en fonction du trafic entrant ou de la charge de travail. Cela signifie que pendant les périodes de forte demande, d'autres cas sont provisibles pour gérer la charge accrue, et inversement, pendant les périodes de faible demande, les instances sont réduites pour minimiser les coûts inutiles [7].
Optimisation des coûts
1. Réduction des ressources inactives: en réduisant à zéro les instances pendant les périodes d'inactivité, vous évitez de payer les ressources inactives, ce qui peut réduire considérablement les coûts, en particulier dans les environnements de développement ou de test où le trafic peut être sporadique [4].
2. Utilisation efficace des ressources: la mise à l'échelle automatique garantit que vous ne payez que les ressources dont vous avez besoin à tout moment. Cela signifie que pendant les heures de pointe, vous pouvez gérer l'augmentation du trafic sans trop producteur de ressources, et pendant les heures hors pointe, vous réduisez les coûts pour minimiser les coûts [7].
3. Gestion prévisible des coûts: avec l'échelle automatique, vous pouvez configurer des actions de mise à l'échelle planifiées pour les modèles de trafic prévisibles. Cela vous permet de gérer les coûts plus efficacement en alignant l'allocation des ressources avec la demande prévue [4].
Considérations de déploiement Deepseek-R1
Lors du déploiement de Deepseek-R1 ou de ses variantes distillées sur Sagemaker, l'auto-échelle peut être particulièrement bénéfique. Ces modèles, en particulier les plus grands comme Deepseek-R1-Distill-QWEN-14B ou Deepseek-R1-Distill-QWEN-32B, nécessitent des ressources de calcul importantes et peuvent être coûteuses pour fonctionner en continu [6]. En tirant parti de l'échelle automatique, vous pouvez vous assurer que ces ressources ne sont provisionnées que lorsque cela est nécessaire, en réduisant les coûts globaux.
Considérations de sécurité et de performance
Bien que la mise à l'échelle automatique soit principalement une stratégie d'optimisation des coûts, elle s'intègre également bien aux fonctionnalités de sécurité de SageMaker. Par exemple, le déploiement de modèles à partir d'un seau S3 privé peut améliorer la sécurité en gardant les poids des modèles plus proches de vos points de terminaison et en permettant des analyses de vulnérabilité avant le déploiement [3]. De plus, l'utilisation de tailles de lots plus importantes pour une inférence en temps réel peut optimiser à la fois le coût et les performances [2].
En résumé, la mise à l'échelle automatique dans SageMaker est un outil puissant pour optimiser le coût du déploiement de modèles comme Deepseek-R1 en veillant à ce que les ressources soient alignées sur la demande réelle, réduisant ainsi les dépenses inutiles pendant les périodes de faible activité.
Citations:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efficy-strategies-optimiing-amazon-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-scale-down-to-zero-deeture-in-amazon-sagemaker-inference/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-deepseek-r1-on-amazon-sagemaker?lang=en
[6] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/levering-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_ what-deepseek-r1-is-tochnical-available-activité-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/