Tự động chia tỷ lệ trong Amazon Sagemaker ảnh hưởng đáng kể đến chi phí triển khai các mô hình như Deepseek-R1 bằng cách điều chỉnh động số lượng các phiên bản dựa trên nhu cầu khối lượng công việc. Dưới đây là một lời giải thích chi tiết về cách tự động Scaling ảnh hưởng đến chi phí:
Khái niệm cơ bản về tỷ lệ tự động
Tự động chia tỷ lệ cho phép Sagemaker tự động tăng hoặc giảm số lượng các trường hợp được phân bổ cho mô hình của bạn dựa trên lưu lượng truy cập hoặc khối lượng công việc đến. Điều này có nghĩa là trong các giai đoạn có nhu cầu cao, nhiều trường hợp được cung cấp để xử lý tải tăng và ngược lại, trong các giai đoạn nhu cầu thấp, các trường hợp được thu nhỏ để giảm thiểu chi phí không cần thiết [7].
Tối ưu hóa chi phí
1. Giảm tài nguyên nhàn rỗi: Bằng cách nhân rộng xuống các trường hợp bằng 0 trong các giai đoạn không hoạt động, bạn tránh thanh toán cho các nguồn lực nhàn rỗi, có thể giảm đáng kể chi phí, đặc biệt là trong môi trường phát triển hoặc thử nghiệm nơi lưu lượng truy cập có thể lẻ tẻ [4].
2. Sử dụng tài nguyên hiệu quả: Tự động Scaling đảm bảo rằng bạn chỉ trả tiền cho các tài nguyên bạn cần tại bất kỳ thời điểm nào. Điều này có nghĩa là trong giờ cao điểm, bạn có thể xử lý lưu lượng truy cập tăng lên mà không cung cấp quá mức tài nguyên và trong giờ thấp điểm, bạn giảm quy mô để giảm thiểu chi phí [7].
3. Điều này cho phép bạn quản lý chi phí hiệu quả hơn bằng cách sắp xếp phân bổ nguồn lực với nhu cầu dự kiến [4].
Cân nhắc triển khai DeepSeek-R1
Khi triển khai DeepSeek-R1 hoặc các biến thể chưng cất của nó trên Sagemaker, việc tự động chia tỷ lệ có thể đặc biệt có lợi. Những mô hình này, đặc biệt là các mô hình lớn hơn như Deepseek-R1-Distill-Qwen-14B hoặc Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, đòi hỏi các tài nguyên tính toán đáng kể và có thể tốn kém để chạy liên tục [6]. Bằng cách tận dụng tính toán tự động, bạn có thể đảm bảo rằng các tài nguyên này chỉ được cung cấp khi cần thiết, giảm chi phí tổng thể.
Cân nhắc về bảo mật và hiệu suất
Mặc dù tự động chia tỷ lệ chủ yếu là một chiến lược tối ưu hóa chi phí, nhưng nó cũng tích hợp tốt với các tính năng bảo mật của Sagemaker. Chẳng hạn, việc triển khai các mô hình từ thùng S3 riêng có thể tăng cường bảo mật bằng cách giữ trọng số mô hình gần hơn với các điểm cuối của bạn và cho phép quét lỗ hổng trước khi triển khai [3]. Ngoài ra, sử dụng kích thước lô lớn hơn cho suy luận thời gian thực có thể tối ưu hóa cả chi phí và hiệu suất [2].
Tóm lại, việc tự động chia tỷ lệ trong Sagemaker là một công cụ mạnh mẽ để tối ưu hóa chi phí triển khai các mô hình như Deepseek-R1 bằng cách đảm bảo rằng các tài nguyên phù hợp với nhu cầu thực tế, do đó giảm chi phí không cần thiết trong thời gian hoạt động thấp.
Trích dẫn:
[1)
.
.
.
[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/