Automātiskā mērogošana Amazon Sagemaker ievērojami ietekmē tādu modeļu kā DeepSEEK-R1 izvietošanas izmaksas, dinamiski pielāgojot gadījumu skaitu, pamatojoties uz darba slodzes prasībām. Šeit ir detalizēts skaidrojums par to, kā automātiskā mērogošana ietekmē izmaksas:
Automātiskās mērogošanas pamati
Automātiskā mērogošana ļauj Sagemaker automātiski palielināt vai samazināt jūsu modelim piešķirto gadījumu skaitu, pamatojoties uz ienākošo trafiku vai darba slodzi. Tas nozīmē, ka lielas pieprasījuma periodos tiek nodrošināts vairāk gadījumu, lai apstrādātu palielinātu slodzi, un, pretēji, zema pieprasījuma periodos gadījumi tiek samazināti, lai samazinātu nevajadzīgās izmaksas [7].
izmaksu optimizācija
1. Samazināti tukšgaitas resursi: samazinot līdz nulles gadījumiem bezdarbības periodos, jūs izvairāties no tukšgaitas resursu maksāšanas, kas var ievērojami samazināt izmaksas, jo īpaši attīstības vai testēšanas vidē, kur satiksme var būt sporādiska [4].
2. Efektīva resursu izmantošana: automātiskā mērogošana nodrošina, ka jūs maksājat tikai par nepieciešamajiem resursiem jebkurā laikā. Tas nozīmē, ka pīķa laikā jūs varat rīkoties ar palielinātu satiksmi, bez pārmērīgas resursu nodrošināšanas, un bez maksas stundās jūs samazināt, lai samazinātu izmaksas [7].
3. Paredzama izmaksu pārvaldība: ar automātisko mērogošanu jūs varat iestatīt plānotās mērogošanas darbības paredzamiem trafika modeļiem. Tas ļauj efektīvāk pārvaldīt izmaksas, saskaņojot resursu sadalījumu ar paredzamo pieprasījumu [4].
DeepSEEK-R1 izvietošanas apsvērumi
Izvietojot DeepSEEK-R1 vai tā destilētus variantus Sagemaker, autoizmēra var būt īpaši izdevīga. Šiem modeļiem, it īpaši lielākiem, piemēram, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14b vai DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32b, ir nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi, un to nepārtraukti darbināmies var būt dārgi [6]. Piesaistot automātisko mērogošanu, jūs varat pārliecināties, ka šie resursi tiek nodrošināti tikai tad, kad tas ir nepieciešams, samazinot kopējās izmaksas.
Drošības un veiktspējas apsvērumi
Kaut arī automātiskā mērogošana galvenokārt ir izmaksu optimizācijas stratēģija, tā labi integrējas arī ar Sagemaker drošības funkcijām. Piemēram, modeļu izvietošana no privāta S3 kausa var uzlabot drošību, saglabājot modeļa svaru tuvāk jūsu parametriem un ļaujot veikt ievainojamības skenēšanu pirms izvietošanas [3]. Turklāt lielāku partijas izmēru izmantošana reāllaika secinājumiem var optimizēt gan izmaksas, gan veiktspēju [2].
Rezumējot, automātiskā mērogošana Sagemaker ir spēcīgs rīks, lai optimizētu tādu modeļu kā DeepSEEK-R1 izmaksas, nodrošinot, ka resursi tiek saskaņoti ar faktisko pieprasījumu, tādējādi samazinot nevajadzīgus izdevumus zemas aktivitātes periodos.
Atsauces:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-fficience-strategies-optimizing-amazon-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-distille-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-scale-ding-to-zero-feature-in-amazon-sagemaker-inference/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-deepseek--on-amazon-sagemaker?lang=enen
[6.]
[7] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-ato-scaling.html
[8] https://www.linkedin.com/posts/ranman_while-depseek-r1-is-technical nav pieejams-aktivitāte-7290893724543262721-3Qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/