Автоматичне масштабування в Amazon Sagemaker суттєво впливає на вартість розгортання таких моделей, як DeepSeek-R1, динамічно регулюючи кількість екземплярів на основі потреб у робочому навантаженні. Ось детальне пояснення того, як автоматичне масштабування впливає на витрати:
Основи автоматичного масштабу
Автоматичне масштабування дозволяє SageMaker автоматично збільшувати або зменшити кількість екземплярів, виділених на вашу модель на основі вхідного трафіку або навантаження. Це означає, що в періоди високого попиту надається більше випадків для обробки збільшення навантаження, і, навпаки, у періоди низького попиту випадки зменшуються, щоб мінімізувати непотрібні витрати [7].
Оптимізація витрат
1. Зменшені холодні ресурси: зменшуючи нульові екземпляри в періоди бездіяльності, ви уникаєте оплати за непрацюючих ресурсів, що може значно зменшити витрати, особливо в умовах розвитку чи тестування, де трафік може бути спорадичним [4].
2. Ефективне використання ресурсів: Автоматичне масштабування гарантує, що ви платите лише за необхідні ресурси в будь-який момент часу. Це означає, що в години пікових годин ви можете обробляти збільшення трафіку без перевищення ресурсів, а в години поза піком ви зменшуєте, щоб мінімізувати витрати [7].
3. Передбачуване управління витратами: За допомогою автоматичного масштабування ви можете налаштувати заплановані дії масштабування для передбачуваних моделей трафіку. Це дозволяє ефективніше керувати витратами, узгоджуючи розподіл ресурсів з очікуваним попитом [4].
міркування про розгортання DeepSeek-R1
При розгортанні DeepSeek-R1 або його дистильованих варіантів на Sagemaker, автоматичне масштабування може бути особливо корисним. Ці моделі, особливо більші, такі як DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B або DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, потребують значних обчислювальних ресурсів і можуть бути дорогими для постійного запуску [6]. Використовуючи автоматичне масштабування, ви можете забезпечити забезпечення цих ресурсів лише при необхідності, зменшуючи загальні витрати.
міркування щодо безпеки та ефективності
Хоча автоматичне масштабування-це насамперед стратегія оптимізації витрат, вона також добре інтегрується з функціями безпеки SageMaker. Наприклад, розгортання моделей з приватного відра S3 може підвищити безпеку, зберігаючи ваги моделі ближче до ваших кінцевих точок та дозволяючи сканувати вразливість перед розгортанням [3]. Крім того, використання більших розмірів партії для висновку в режимі реального часу може оптимізувати як вартість, так і продуктивність [2].
Підсумовуючи це, автоматичне масштабування в Sagemaker є потужним інструментом для оптимізації витрат на розгортання таких моделей, як DeepSeek-R1, забезпечуючи, щоб ресурси були узгоджені з фактичним попитом, тим самим зменшуючи непотрібні витрати в періоди низької активності.
Цитати:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efficience-strategies-optimizing-amazon-af4of
[2.
.
[.
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-deepseek-on-on-amazon-sagemaker?lang=en
[6] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leverage-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-technical-avelable-activity-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pring/