Auto-skalowanie w Amazon Sagemaker znacząco wpływa na koszt wdrażania modeli takich jak DeepSeek-R1 poprzez dynamiczne dostosowanie liczby instancji opartych na wymaganiach dotyczących obciążenia. Oto szczegółowe wyjaśnienie, w jaki sposób auto-skalowanie wpływa na koszty:
Podstawy auto-skalowania
Automatyczne skalowanie pozwala SageMaker automatycznie zwiększyć lub zmniejszyć liczbę instancji przydzielonych do modelu w oparciu o przychodzący ruch lub obciążenie pracą. Oznacza to, że w okresach wysokiego popytu dostarczane są więcej instancji w celu obsługi zwiększonego obciążenia i odwrotnie, w okresach niskiego popytu instancje są zmniejszane, aby zminimalizować niepotrzebne koszty [7].
Optymalizacja kosztów
1. Zmniejszone zasoby bezczynności: zmniejszając się do zerowych instancji w okresach bezczynności, unikaj płacenia za zasoby bezczynności, co może znacznie obniżyć koszty, szczególnie w środowiskach rozwojowych lub testowaniu, w których ruch może być sporadyczny [4].
2. Wykorzystanie zasobów: auto-skalowanie zapewnia, że zapłacisz tylko za zasoby potrzebne w danym momencie. Oznacza to, że w godzinach szczytu możesz poradzić sobie z zwiększonym ruchem bez zasobów nadmiernych odpisywania, a podczas godzin poza szczytem zmniejszasz się, aby zminimalizować koszty [7].
3. Przewidywalne zarządzanie kosztami: Dzięki automatycznej skalowaniu możesz skonfigurować zaplanowane działania skalowania dla przewidywalnych wzorców ruchu. Pozwala to skuteczniej zarządzać kosztami poprzez dostosowanie alokacji zasobów z przewidywanym popytem [4].
DeepSeek-R1 Rozważania dotyczące wdrażania
Podczas wdrażania DeepSeek-R1 lub jego destylowanych wariantów na SageMaker auto-skalowanie może być szczególnie korzystne. Modele te, szczególnie te większe, takie jak DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14b lub DeepseEK-R1-Distill-Qwen-32B, wymagają znacznych zasobów obliczeniowych i mogą być kosztowne do ciągłego działania [6]. Wykorzystując automatyczne skalowanie, możesz upewnić się, że zasoby te są dostarczane tylko w razie potrzeby, zmniejszając ogólne koszty.
względy bezpieczeństwa i wydajności
Podczas gdy auto-skalowanie jest przede wszystkim strategią optymalizacji kosztów, dobrze integruje się również z funkcjami bezpieczeństwa SageMaker. Na przykład wdrażanie modeli z prywatnego wiadra S3 może zwiększyć bezpieczeństwo, utrzymując wagę modelu bliżej punktów końcowych i umożliwiając skanowanie podatności przed wdrożeniem [3]. Ponadto stosowanie większych rozmiarów partii do wnioskowania w czasie rzeczywistym może zoptymalizować zarówno koszty, jak i wydajność [2].
Podsumowując, auto-skalowanie w SageMaker jest potężnym narzędziem do optymalizacji kosztów wdrażania modeli takich jak DeepSeek-R1 poprzez zapewnienie, że zasoby są dostosowane do faktycznego popytu, zmniejszając w ten sposób niepotrzebne wydatki w okresach niskiej aktywności.
Cytaty:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efficiency-strategies-optimizing-amazon-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-distilledels-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-simodels-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-feature-on-amazon-sagemaker-inference/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-deepseek-r1-on-amazon-sagemaker?lang=en
[6] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-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-technicznie-available-aktywność-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pring/