Scalarea automată în Amazon Sagemaker are un impact semnificativ asupra costului implementării modelelor precum DeepSeek-R1 prin ajustarea dinamică a numărului de instanțe bazate pe cerințele volumului de muncă. Iată o explicație detaliată a modului în care auto-scalarea afectează costurile:
Bazele de scalare automată
Auto-scalarea permite SageMaker să crească sau să scadă automat numărul de instanțe alocate modelului dvs. pe baza traficului de intrare sau a volumului de muncă. Acest lucru înseamnă că, în perioadele de cerere ridicată, sunt furnizate mai multe cazuri pentru a gestiona sarcina crescută și, în schimb, în perioadele de cerere scăzută, cazurile sunt reduse pentru a minimiza costurile inutile [7].
Optimizarea costurilor
1.. Resurse rambursate: Prin reducerea la zero cazuri în perioadele de inactivitate, evitați să plătiți pentru resurse inactive, care pot reduce semnificativ costurile, în special în mediile de dezvoltare sau de testare în care traficul poate fi sporadic [4].
2. Utilizarea eficientă a resurselor: auto-scalarea asigură că plătiți doar resursele de care aveți nevoie la un moment dat. Acest lucru înseamnă că, în timpul orelor de vârf, puteți gestiona traficul crescut fără resurse de suprasolicitare, iar în timpul orelor de vârf, vă reduceți până la minimizarea costurilor [7].
3. Gestionarea costurilor previzibile: cu scalarea automată, puteți configura acțiuni de scalare programate pentru modele de trafic previzibile. Acest lucru vă permite să gestionați mai eficient costurile prin alinierea alocării resurselor cu cererea anticipată [4].
Deepseek-R1 Considerații de implementare
Atunci când implementați Deepseek-R1 sau variantele sale distilate pe Sagemaker, auto-scalarea poate fi deosebit de benefică. Aceste modele, în special cele mai mari, cum ar fi Deepseek-R1-Distill-QWEN-14B sau Deepseek-R1-Distill-QWEN-32B, necesită resurse de calcul semnificative și pot fi costisitoare pentru a rula continuu [6]. Utilizând auto-scalare, vă puteți asigura că aceste resurse sunt furnizate numai atunci când este nevoie, reducând costurile generale.
Considerații privind securitatea și performanța
În timp ce auto-scalarea este în primul rând o strategie de optimizare a costurilor, se integrează bine și cu caracteristicile de securitate ale Sagemaker. De exemplu, implementarea modelelor de la o găleată S3 privată poate îmbunătăți securitatea, păstrând greutățile modelului mai aproape de punctele dvs. de sfârșit și permițând scanări de vulnerabilitate înainte de implementare [3]. În plus, utilizarea dimensiunilor mai mari ale lotului pentru inferență în timp real poate optimiza atât costurile, cât și performanța [2].
În rezumat, auto-scalarea în sagemaker este un instrument puternic pentru optimizarea costurilor de implementare a modelelor precum DeepSeek-R1, asigurându-se că resursele sunt aliniate la cererea reală, reducând astfel cheltuielile inutile în perioadele de activitate scăzută.
Citări:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-eficiency-strategii-optimizing-amazon-af4of
]
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-pace-tgi-on-amazon-stagemaker-AI/
]
[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/posts/ranman_while-deepseek-r1-is-tehnic-available-activity-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/