Auto-skalering i Amazon Sagemaker påvirker kostnadene for å distribuere modeller som DeepSeek-R1 betydelig ved dynamisk å justere antall forekomster basert på krav om arbeidsmengde. Her er en detaljert forklaring på hvordan automatisk skalering påvirker kostnadene:
Auto-Scaling Basics
Auto-skalering lar Sagemaker automatisk øke eller redusere antall forekomster som er tildelt modellen din basert på innkommende trafikk eller arbeidsmengde. Dette betyr at i perioder med høy etterspørsel blir det gitt flere tilfeller for å håndtere den økte belastningen, og omvendt, i perioder med lav etterspørsel, blir forekomster nedskalert for å minimere unødvendige kostnader [7].
Kostnadsoptimalisering
1. Reduserte ledige ressurser: Ved å nedskalere ned til null forekomster i perioder med inaktivitet, unngår du å betale for ledige ressurser, noe som kan redusere kostnadene betydelig, spesielt i utviklings- eller testmiljøer der trafikken kan være sporadisk [4].
2. Effektiv ressursutnyttelse: Auto-skalering sikrer at du bare betaler for ressursene du trenger til enhver tid. Dette betyr at du i rushtiden kan håndtere økt trafikk uten overprovisjonsressurser, og i løpet av høye timer skaler du ned for å minimere kostnadene [7].
3. Forutsigbar kostnadsstyring: Med automatisk skalering kan du sette opp planlagte skaleringshandlinger for forutsigbare trafikkmønstre. Dette lar deg administrere kostnader mer effektivt ved å justere ressursfordelingen med forventet etterspørsel [4].
DeepSeek-R1 distribusjonshensyn
Når du distribuerer DeepSeek-R1 eller dens destillerte varianter på Sagemaker, kan automatisk skalering være spesielt gunstig. Disse modellene, spesielt de større som DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B eller DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, krever betydelige beregningsressurser og kan være kostbare for å kjøre kontinuerlig [6]. Ved å utnytte automatisk skalering, kan du sikre at disse ressursene bare blir gitt når det er nødvendig, noe som reduserer de samlede kostnadene.
Sikkerhets- og ytelseshensyn
Selv om automatisk skalering først og fremst er en kostnadsoptimaliseringsstrategi, integreres den også godt med Sagemakers sikkerhetsfunksjoner. For eksempel kan distribusjon av modeller fra en privat S3 -bøtte forbedre sikkerheten ved å holde modellvekter nærmere sluttpunktene dine og gi mulighet for sårbarhetsskanninger før distribusjon [3]. I tillegg kan bruk av større batchstørrelser for sanntids inferens optimalisere både kostnad og ytelse [2].
Oppsummert er automatisk skalering i Sagemaker et kraftig verktøy for å optimalisere kostnadene for å distribuere modeller som DeepSeek-R1 ved å sikre at ressursene er i samsvar med faktisk etterspørsel, og dermed reduserer unødvendige utgifter i perioder med lav aktivitet.
Sitasjoner:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efficiency-strategies-optimizing-azon-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-cale-down-to-zero-feature-in-azon-sagemaker-inferens/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-edseek-r1-on-azon-sagemaker?lang=en
[6] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-depseek-r1-on-aws?lang=en
[7] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-caling.html
[8] https://www.linkedin.com/posts/ranman_while-depseek-r1-is-technically-available-activity-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/