Автоматическая масштаба в Amazon SageMaker значительно влияет на стоимость развертывания моделей, таких как DeepSeek-R1, путем динамической корректировки количества экземпляров на основе требований рабочей нагрузки. Вот подробное объяснение того, как автоматическая масштаба влияет на затраты:
Основы автоматического масштаба
Автоматическое масштаб позволяет SageMaker автоматически увеличивать или уменьшать количество экземпляров, выделяемых для вашей модели на основе входящего трафика или рабочей нагрузки. Это означает, что в периоды высокого спроса определяется больше случаев для обработки увеличения нагрузки, и, наоборот, в течение периодов низкого спроса, экземпляры сокращаются, чтобы минимизировать ненужные затраты [7].
Оптимизация затрат
1. Снижение ресурсов холостого хода: сокращая до нуля в течение периодов бездействия, вы избегаете платы за холостые ресурсы, что может значительно снизить затраты, особенно в условиях разработки или тестирования, где трафик может быть спорадическим [4].
2. Эффективное использование ресурсов: автоматическое масштаб гарантирует, что вы платите только за ресурсы, необходимые вам в любой момент времени. Это означает, что в часы пик вы можете обрабатывать увеличение трафика без чрезмерных ресурсов, и в непиковые часы вы уменьшаетесь, чтобы минимизировать затраты [7].
3. Предсказуемое управление затратами: с помощью автоматической масштаба вы можете настроить запланированные действия масштабирования для предсказуемых моделей трафика. Это позволяет вам более эффективно управлять затратами, выравнивая распределение ресурсов с ожидаемым спросом [4].
Deepseek-R1 Соображения развертывания
При развертывании DeepSeek-R1 или его дистиллированных вариантов на SageMaker автоматическое масштаб может быть особенно полезным. Эти модели, особенно более крупные, такие как Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b или Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, требуют значительных вычислительных ресурсов и могут быть дорогостоящими для постоянного запуска [6]. Используя автоматическое масштаб, вы можете убедиться, что эти ресурсы предоставляются только тогда, когда это необходимо, снижая общие затраты.
Соображения безопасности и производительности
В то время как автоматическая масштаба является в первую очередь стратегией оптимизации затрат, она также хорошо интегрируется с функциями безопасности SageMaker. Например, развертывание моделей из частного ведра S3 может повысить безопасность, сохраняя веса модели ближе к вашим конечным точкам и обеспечивая сканирование уязвимости перед развертыванием [3]. Кроме того, использование больших размеров партий для вывода в реальном времени может оптимизировать как стоимость, так и производительность [2].
Таким образом, автоматическая масштаба в SageMaker является мощным инструментом для оптимизации стоимости развертывания моделей, таких как DeepSeek-R1, путем обеспечения соответствия ресурсов с фактическим спросом, тем самым снижая ненужные расходы в периоды низкой активности.
Цитаты:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efficity-strategies-optimizing-amazon-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-infere-container/
[3.]
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-slo- Down-to-creo-feature-in-amazon-sagemaker inference/
[5] https://community.aws/content/2sg844dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/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-technicaly-available-acepativity-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/