Scaling otomatis di Amazon Sagemaker secara signifikan berdampak pada biaya model penyebaran seperti Deepseek-R1 dengan secara dinamis menyesuaikan jumlah instance berdasarkan permintaan beban kerja. Berikut penjelasan terperinci tentang bagaimana penskalaan otomatis mempengaruhi biaya:
Dasar-dasar penskalaan otomatis
Scaling otomatis memungkinkan Sagemaker untuk secara otomatis meningkatkan atau mengurangi jumlah instance yang dialokasikan untuk model Anda berdasarkan lalu lintas atau beban kerja yang masuk. Ini berarti bahwa selama periode permintaan tinggi, lebih banyak contoh disediakan untuk menangani peningkatan beban, dan sebaliknya, selama periode permintaan rendah, contoh diturunkan untuk meminimalkan biaya yang tidak perlu [7].
Optimalisasi Biaya
1. Mengurangi Sumber Daya Idle: Dengan mengurangi ke nol contoh selama periode tidak aktif, Anda menghindari membayar sumber daya idle, yang dapat secara signifikan mengurangi biaya, terutama di lingkungan pengembangan atau pengujian di mana lalu lintas mungkin sporadis [4].
2. Pemanfaatan Sumber Daya yang Efisien: Scaling otomatis memastikan bahwa Anda hanya membayar untuk sumber daya yang Anda butuhkan pada waktu tertentu. Ini berarti bahwa selama jam-jam sibuk, Anda dapat menangani peningkatan lalu lintas tanpa sumber daya yang berlebihan, dan selama jam-jam di luar puncak, Anda mengurangi untuk meminimalkan biaya [7].
3. Manajemen Biaya yang Dapat Diprediksi: Dengan penskalaan otomatis, Anda dapat mengatur tindakan penskalaan yang dijadwalkan untuk pola lalu lintas yang dapat diprediksi. Ini memungkinkan Anda untuk mengelola biaya secara lebih efektif dengan menyelaraskan alokasi sumber daya dengan permintaan yang diantisipasi [4].
pertimbangan penyebaran deepseek-r1
Saat menggunakan Deepseek-R1 atau varian sulingnya di Sagemaker, penskalaan otomatis dapat sangat bermanfaat. Model-model ini, terutama yang lebih besar seperti Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b atau Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b, membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan dan dapat dikelola secara terus menerus [6]. Dengan memanfaatkan penskalaan otomatis, Anda dapat memastikan bahwa sumber daya ini hanya disediakan saat dibutuhkan, mengurangi biaya keseluruhan.
Pertimbangan Keamanan dan Kinerja
Sementara penskalaan otomatis terutama merupakan strategi optimasi biaya, itu juga terintegrasi dengan baik dengan fitur keamanan Sagemaker. Misalnya, menggunakan model dari bucket S3 pribadi dapat meningkatkan keamanan dengan menjaga bobot model lebih dekat ke titik akhir Anda dan memungkinkan pemindaian kerentanan sebelum penyebaran [3]. Selain itu, menggunakan ukuran batch yang lebih besar untuk inferensi real-time dapat mengoptimalkan biaya dan kinerja [2].
Singkatnya, skala otomatis di Sagemaker adalah alat yang ampuh untuk mengoptimalkan biaya model seperti Deepseek-R1 dengan memastikan bahwa sumber daya selaras dengan permintaan aktual, sehingga mengurangi biaya yang tidak perlu selama periode aktivitas rendah.
Kutipan:
[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-grarge-model-fontainer/
[3.
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-sale-down-ter-zero-feature-in-amazon-sagemaker-nference-
[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-technically-Available-activity-7290893724543262721-3QIV
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/