Das Auto-Scaling im Amazon Sagemaker wirkt sich erheblich auf die Kosten für die Bereitstellung von Modellen wie Deepseek-R1 aus, indem die Anzahl der Instanzen dynamisch auf den Anforderungen der Arbeitsbelastung angepasst wird. Hier finden Sie eine detaillierte Erklärung, wie sich das automatische Sammeln auf die Kosten auswirkt:
Auto-Scaling-Grundlagen
Durch die automatische Skalierung kann Sagemaker die Anzahl der in Ihrem Modell zugewiesenen Instanzen automatisch erhöhen oder verringern. Dies bedeutet, dass in Zeiten hoher Nachfrage mehr Instanzen für die Erhöhung der Last vorgesehen sind, und umgekehrt in Zeiten mit geringer Nachfrage werden Fälle gesenkt, um unnötige Kosten zu minimieren [7].
Kostenoptimierung
1. Reduzierte Leerlaufressourcen: Durch die Skalierung von Instanzen in Inaktivitätszeiten auf Null skalieren Sie die Ressourcen im Leerlauf, was die Kosten erheblich senken kann, insbesondere in Entwicklungs- oder Testumgebungen, in denen der Verkehr möglicherweise sporadisch ist [4].
2. Effiziente Ressourcenauslastung: Auto-Skalierung stellt sicher, dass Sie nur die Ressourcen bezahlen, die Sie zu einem bestimmten Zeitpunkt benötigen. Dies bedeutet, dass Sie während der Spitzenzeiten einen erhöhten Verkehr ohne übergreifende Ressourcen bewältigen können, und während der Stunden außerhalb der Spitzenzeiten skalieren Sie die Kosten, um die Kosten zu minimieren [7].
3. Vorhersehbares Kostenmanagement: Mit automatischem Umfang können Sie geplante Skalierungsaktionen für vorhersehbare Verkehrsmuster einrichten. Auf diese Weise können Sie Kosten effektiver verwalten, indem Sie die Ressourcenzuweisung mit der erwarteten Nachfrage ausrichten [4].
Deepseek-R1-Bereitstellungsüberlegungen
Bei der Bereitstellung von Deepseek-R1 oder seinen destillierten Varianten auf Sagemaker kann die automatische Skalierung besonders vorteilhaft sein. Diese Modelle, insbesondere die größeren wie Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b oder Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b, erfordern erhebliche Rechenressourcen und können kontinuierlich kostspielig sein [6]. Durch die Nutzung der automatischen Skalierung können Sie sicherstellen, dass diese Ressourcen nur bei Bedarf bereitgestellt werden, wodurch die Gesamtkosten gesenkt werden.
Sicherheits- und Leistungsüberlegungen
Während die automatische Skalierung in erster Linie eine Kostenoptimierungsstrategie darstellt, ist es auch gut in die Sicherheitsfunktionen von Sagemaker integriert. Das Bereitstellen von Modellen aus einem privaten S3 -Bucket kann beispielsweise die Sicherheit verbessern, indem Modellgewichte vor dem Einsatz an Ihren Endpunkten näher kommen und Anfälligkeitsscans ermöglichen [3]. Darüber hinaus kann die Verwendung größerer Stapelgrößen für Echtzeit-Inferenz sowohl Kosten als auch Leistung optimieren [2].
Zusammenfassend ist die automatische Skalierung in Sagemaker ein leistungsstarkes Instrument zur Optimierung der Kosten für die Bereitstellung von Modellen wie Deepseek-R1, indem sichergestellt wird, dass die Ressourcen mit der tatsächlichen Nachfrage übereinstimmen, wodurch unnötige Kosten in Zeiten mit geringer Aktivität reduziert werden.
Zitate:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-ection-strategies-optimizing-amazon-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-scale-down-to- nero-featurin-amazon-sagemaker-inference/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-teek-r1-on-amazon-sagemaker?lang=en
[6] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-leepseek-r1-on-aws?lang=en
[7] https://docs.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html
[8] https://www.linkedin.com/posts/ranman_where-peepseek-r1-is-technical-available-activity-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/