A escala automática no Amazon Sagemaker afeta significativamente o custo da implantação de modelos como o DeepSeek-R1, ajustando dinamicamente o número de instâncias com base nas demandas da carga de trabalho. Aqui está uma explicação detalhada de como a escala automática afeta os custos:
básicos de escala automática
A escala automática permite que o Sagemaker aumente ou diminua automaticamente o número de instâncias alocadas ao seu modelo com base no tráfego ou na carga de trabalho recebida. Isso significa que, durante períodos de alta demanda, mais instâncias são provisionadas para lidar com o aumento da carga e, inversamente, durante períodos de baixa demanda, as instâncias são reduzidas para minimizar custos desnecessários [7].
otimização de custos
1. Recursos ociosos reduzidos: Ao diminuir para zero instâncias durante períodos de inatividade, evita pagar pelos recursos ociosos, o que pode reduzir significativamente os custos, especialmente em ambientes de desenvolvimento ou teste onde o tráfego pode ser esporádico [4].
2. Utilização de recursos eficientes: a escala automática garante que você pague apenas pelos recursos necessários a qualquer momento. Isso significa que, durante o horário de pico, você pode lidar com o aumento do tráfego sem os recursos de supervisão e, durante o horário fora do pico, você diminui para minimizar os custos [7].
3. Gerenciamento de custos previsível: com a escala automática, você pode configurar ações de escala programadas para padrões de tráfego previsíveis. Isso permite gerenciar os custos com mais eficiência, alinhando a alocação de recursos com a demanda prevista [4].
Considerações de implantação do Deepseek-R1
Ao implantar Deepseek-R1 ou suas variantes destiladas no Sagemaker, a escala automática pode ser particularmente benéfica. Esses modelos, especialmente os maiores, como Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b ou Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b, requerem recursos computacionais significativos e podem ser caros para executar continuamente [6]. Ao alavancar a escala automática, você pode garantir que esses recursos sejam provisionados apenas quando necessário, reduzindo os custos gerais.
Considerações de segurança e desempenho
Embora a escala automática seja principalmente uma estratégia de otimização de custos, ela também se integra bem aos recursos de segurança do Sagemaker. Por exemplo, a implantação de modelos de um balde S3 privado pode melhorar a segurança, mantendo os pesos do modelo mais próximos de seus pontos de extremidade e permitindo varreduras de vulnerabilidade antes da implantação [3]. Além disso, o uso de tamanhos maiores de lote para inferência em tempo real pode otimizar o custo e o desempenho [2].
Em resumo, a escala automática no Sagemaker é uma ferramenta poderosa para otimizar o custo da implantação de modelos como o DeepSeek-R1, garantindo que os recursos estejam alinhados com a demanda real, reduzindo assim as despesas desnecessárias durante períodos de baixa atividade.
Citações:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-eficiente-Strategies-timizing-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-r1-distilled-models-with-huggging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-cale-wow-to- gno-fature-in-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-r1-on-aws?lang=en
[7] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html
[8] https://www.linkedin.com/postss/ranman_while-deepseek-r1-is-technicalmente
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/