Amazon Sagemakerの自動スケーリングは、ワークロードの需要に基づいてインスタンス数を動的に調整することにより、DeepSeek-R1などのモデルを展開するコストに大きく影響します。自動スケーリングがコストにどのように影響するかの詳細な説明を次に示します。
##自動スケーリングの基本
自動スケーリングにより、SageMakerは、着信トラフィックまたはワークロードに基づいてモデルに割り当てられたインスタンスの数を自動的に増やすか減少させることができます。これは、高い需要の期間中に、増加する負荷を処理するためにより多くのインスタンスがプロビジョニングされ、逆に、需要が低い期間中、不必要なコストを最小限に抑えるためにインスタンスが縮小されることを意味します[7]。
##コストの最適化
1.アイドルリソースの削減：不活動期間中にインスタンスをゼロにスケールダウンすることにより、特に開発やテスト環境で散発的である可能性のある環境でコストを大幅に削減できるアイドルリソースの支払いを避けます[4]。
2。効率的なリソースの使用率：自動スケーリングにより、いつでも必要なリソースのみを支払うことができます。これは、ピーク時に、リソースを過剰に吸収せずにトラフィックを増やすことができ、オフピーク時間中にコストを最小限に抑えるために縮小することを意味します[7]。
3。予測可能なコスト管理：自動スケーリングを使用すると、予測可能なトラフィックパターンのスケジュールされたスケーリングアクションを設定できます。これにより、リソースの割り当てを予想される需要に合わせてコストをより効果的に管理できます[4]。
deepseek-r1展開に関する考慮事項
SagemakerにDeepSeek-R1またはその蒸留バリアントを展開する場合、自動スケーリングは特に有益です。これらのモデル、特にDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BやDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bなどのモデルは、かなりの計算リソースを必要とし、継続的に実行するのに費用がかかる可能性があります[6]。自動スケーリングを活用することにより、これらのリソースが必要なときにのみプロビジョニングされ、全体的なコストを削減することができます。
##セキュリティとパフォーマンスの考慮事項
自動スケーリングは主にコスト最適化戦略ですが、Sagemakerのセキュリティ機能ともうまく統合されています。たとえば、プライベートS3バケットからモデルを展開することで、モデルの重みをエンドポイントに近づけ、展開前に脆弱性スキャンを可能にすることにより、セキュリティを強化できます[3]。さらに、リアルタイムの推論のために大きなバッチサイズを使用すると、コストとパフォーマンスの両方を最適化できます[2]。
要約すると、SageMakerの自動スケーリングは、リソースが実際の需要と一致していることを保証することにより、Deepseek-R1などのモデルを展開するコストを最適化するための強力なツールです。
引用：
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efficiency-strategies-optimizing-amazon-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-modelsとhugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-new-scale-down-to-zero-feature-in-amazon-sagemaker-inference/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-deepseek-on-on-amazon-sagemaker？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-technically-abaible-active-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/