La escala automática en Amazon Sagemaker afecta significativamente el costo de implementar modelos como Deepseek-R1 ajustando dinámicamente el número de instancias basadas en las demandas de la carga de trabajo. Aquí hay una explicación detallada de cómo la escala automática afecta los costos:
Conceptos básicos de escala automática
La escala automática permite a Sagemaker aumentar o disminuir automáticamente el número de instancias asignadas a su modelo en función del tráfico entrante o la carga de trabajo. Esto significa que durante los períodos de alta demanda, se aprovisionan más instancias para manejar el aumento de la carga y, por el contrario, durante los períodos de baja demanda, se reducen las instancias para minimizar los costos innecesarios [7].
Optimización de costos
1. Recursos inactivos reducidos: al reducir a cero instancias durante los períodos de inactividad, evita pagar los recursos inactivos, lo que puede reducir significativamente los costos, especialmente en entornos de desarrollo o prueba donde el tráfico puede ser esporádico [4].
2. Utilización eficiente de recursos: la escala automática garantiza que solo paga los recursos que necesita en un momento dado. Esto significa que durante las horas pico, puede manejar el aumento del tráfico sin obtener recursos sobreprovisionados, y durante las horas de extracción de picos, se reduce para minimizar los costos [7].
3. Gestión de costos predecibles: con la escala automática, puede configurar acciones de escala programadas para patrones de tráfico predecibles. Esto le permite administrar los costos de manera más efectiva al alinear la asignación de recursos con la demanda anticipada [4].
Consideraciones de implementación de Deepseek-R1
Al implementar Deepseek-R1 o sus variantes destiladas en Sagemaker, la escala automática puede ser particularmente beneficiosa. Estos modelos, especialmente los más grandes como Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b o Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b, requieren recursos computacionales significativos y pueden ser costosos para ejecutarse continuamente [6]. Al aprovechar la escala automática, puede asegurarse de que estos recursos solo se aprovisionen cuando sea necesario, reduciendo los costos generales.
Consideraciones de seguridad y rendimiento
Si bien la escala automática es principalmente una estrategia de optimización de costos, también se integra bien con las características de seguridad de Sagemaker. Por ejemplo, la implementación de modelos de un cubo S3 privado puede mejorar la seguridad manteniendo los pesos del modelo más cerca de sus puntos finales y permitiendo escaneos de vulnerabilidad antes de la implementación [3]. Además, el uso de tamaños de lotes más grandes para la inferencia en tiempo real puede optimizar tanto el costo como el rendimiento [2].
En resumen, la escala automática en Sagemaker es una herramienta poderosa para optimizar el costo de implementar modelos como Deepseek-R1 al garantizar que los recursos estén alineados con la demanda real, reduciendo así los gastos innecesarios durante los períodos de baja actividad.
Citas:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-eficiency-strategies-optimizing-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-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-scale-to-to-zero-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/posts/ranman_whall-deepseek-r1-is-technically-available-activity-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/