Automaatne skaleerimine Amazon Sagemakeris mõjutab märkimisväärselt selliste mudelite nagu Deepseek-R1 juurutamise kulusid, kohandades dünaamiliselt töökoormuse nõudmistel põhinevate juhtumite arvu. Siin on üksikasjalik seletus selle kohta, kuidas automaatne skaleerimine kulusid mõjutab:
Automaatsete põhitõed
Automaatne skaleerimine võimaldab SageMakeril automaatselt suurendada või vähendada teie mudelile eraldatud juhtumite arvu, lähtudes sissetulevast liiklusest või töökoormusest. See tähendab, et suure nõudluse perioodidel pakutakse suurenenud koormusega tegelemiseks rohkem juhtumeid ja vastupidiselt vähendatakse madala nõudlusega perioodidel juhtumeid, et minimeerida tarbetuid kulusid [7].
Kulude optimeerimine
1. Vähendatud jõude ressursid: vähendades tegevusetuse perioodidel nulljuhtumeid, väldite tühikäigul ressursside maksmist, mis võib kulusid märkimisväärselt vähendada, eriti arendus- või testimiskeskkonnas, kus liiklus võib olla juhuslik [4].
2. Tõhus ressursside kasutamine: automaatne skaleerimine tagab, et maksate ainult vajalike ressursside eest igal ajal. See tähendab, et tipptundidel saate suurenenud liiklusega hakkama ilma ressursside üleandmiseta ja tipptundidel vähendada kulusid minimeerida [7].
3. Prognoositav kulude haldamine: automaatse skaleerimise abil saate ennustatavate liiklusharjumuste jaoks seadistada ajakava. See võimaldab teil kulusid tõhusamalt hallata, viies ressursside jaotamise eeldatava nõudlusega vastavusse [4].
DEEPSEEK-R1 juurutamise kaalutlused
DeepseEk-R1 või selle destilleeritud variantide juurutamisel SageMakeris võib olla eriti kasulik automaatne skaleerimine. Need mudelid, eriti suuremad, näiteks Deepseek-R1-Distill-Qwen-14B või Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, vajavad märkimisväärseid arvutusressursse ja neid võib pidevalt töötada [6]. Automaatse skaleerimise abil saate tagada, et neid ressursse pakutakse ainult vajadusel, vähendades üldkulusid.
Turva- ja tulemuslikkuse kaalutlused
Ehkki automaatne skaleerimine on peamiselt kulude optimeerimise strateegia, integreerub see hästi ka Sagemakeri turvafunktsioonidega. Näiteks võib mudelite juurutamine privaatsest S3 ämbrist parandada turvalisust, hoides mudeli kaalud teie lõpp -punktidele lähemal ja võimaldades haavatavuse skaneeringuid enne juurutamist [3]. Lisaks võib reaalajas järelduste jaoks suuremate partiide suuruse kasutamine optimeerida nii kulusid kui ka jõudlust [2].
Kokkuvõtlikult võib öelda, et automaatse skaleerimine SageMakeris on võimas tööriist, et optimeerida selliste mudelite nagu Deepseek-R1 kasutuselevõtu kulusid, tagades ressursside vastavuse tegeliku nõudlusega, vähendades sellega madala aktiivsuse perioodidel tarbetuid kulusid.
Tsitaadid:
]
]
]
]
]
]
[7] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html
]
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/Pricing/