La scala automatica in Amazon SageMaker influisce significativamente sul costo di distribuzione di modelli come DeepSeek-R1 regolando dinamicamente il numero di istanze in base alle richieste di carico di lavoro. Ecco una spiegazione dettagliata di come la scala automatica influisce sui costi:
Nozioni di base su scaletta automatica
La scala automatica consente a SageMaker di aumentare o ridurre automaticamente il numero di istanze allocate al modello in base al traffico o al carico di lavoro in arrivo. Ciò significa che durante i periodi di alta domanda, vengono forniti più istanze per gestire l'aumento del carico e, al contrario, durante i periodi di bassa domanda, le istanze vengono ridimensionate per ridurre al minimo i costi non necessari [7].
ottimizzazione dei costi
1. Riduzione delle risorse inattive: ridimensionando a zero istanze durante i periodi di inattività, si evita di pagare le risorse inattive, il che può ridurre significativamente i costi, in particolare negli ambienti di sviluppo o test in cui il traffico può essere sporadico [4].
2. Efficiente utilizzo delle risorse: la scala automatica ti garantisce di pagare solo le risorse di cui hai bisogno in qualsiasi momento. Ciò significa che durante le ore di punta, è possibile gestire un aumento del traffico senza sovraccaricare le risorse e durante le ore di punta, si ridimensiona per ridurre al minimo i costi [7].
3. Gestione dei costi prevedibile: con la scala automatica, è possibile impostare azioni di ridimensionamento programmate per i modelli di traffico prevedibili. Ciò consente di gestire i costi in modo più efficace allineando l'allocazione delle risorse con la domanda anticipata [4].
Considerazioni sulla distribuzione di DeepSeek-R1
Quando si distribuisce DeepSeek-R1 o le sue varianti distillate su Sagemaker, la scala automatica può essere particolarmente benefica. Questi modelli, in particolare quelli più grandi come DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B o DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, richiedono risorse computazionali significative e possono essere costosi per funzionare continuamente [6]. Sfruttando la scala automatica, è possibile garantire che queste risorse vengano fornite solo quando necessario, riducendo i costi complessivi.
Considerazioni sulla sicurezza e sulle prestazioni
Mentre la scala automatica è principalmente una strategia di ottimizzazione dei costi, si integra anche bene con le funzionalità di sicurezza di SageMaker. Ad esempio, la distribuzione di modelli da un bucket S3 privato può migliorare la sicurezza mantenendo i pesi del modello più vicini ai tuoi endpoint e consentendo scansioni di vulnerabilità prima della distribuzione [3]. Inoltre, l'uso di dimensioni batch più grandi per un'inferenza in tempo reale può ottimizzare sia i costi che le prestazioni [2].
In sintesi, la scala automatica in SageMaker è un potente strumento per ottimizzare i costi di distribuzione di modelli come DeepSeek-R1 garantendo che le risorse siano allineate con la domanda effettiva, riducendo così le spese non necessarie durante i periodi di bassa attività.
Citazioni:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efficienza-strategies-optimizing-amazon-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-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-zero-feature-in-amazon-sagemaker-inference/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-deepseek-ra-amazon-sagemaker?lang=en
[6] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-ra-aws?lang=en
[7] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html
[8] https://www.linkedin.com/posts/ranman_fulista-deepseek-r1-is-technically-vailable-activity-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/