การปรับขนาดอัตโนมัติใน Amazon Sagemaker ส่งผลกระทบต่อค่าใช้จ่ายในการปรับใช้โมเดลเช่น Deepseek-R1 อย่างมีนัยสำคัญโดยการปรับจำนวนอินสแตนซ์แบบไดนามิกตามความต้องการปริมาณงาน นี่คือคำอธิบายโดยละเอียดว่าการปรับขนาดอัตโนมัติมีผลต่อต้นทุนอย่างไร:
พื้นฐานการปรับขนาดอัตโนมัติ
การปรับขนาดอัตโนมัติช่วยให้ Sagemaker สามารถเพิ่มหรือลดจำนวนอินสแตนซ์ที่จัดสรรให้กับโมเดลของคุณโดยอัตโนมัติตามการรับส่งข้อมูลหรือภาระงานที่เข้ามา ซึ่งหมายความว่าในช่วงระยะเวลาที่มีความต้องการสูงมีการจัดหาอินสแตนซ์มากขึ้นเพื่อจัดการกับภาระที่เพิ่มขึ้นและในทางกลับกันในช่วงที่มีความต้องการต่ำอินสแตนซ์จะลดลงเพื่อลดต้นทุนที่ไม่จำเป็น [7]
การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน
1. ทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้งานลดลง: โดยการลดขนาดเป็นศูนย์ในช่วงระยะเวลาที่ไม่มีการใช้งานคุณจะหลีกเลี่ยงการจ่ายเงินสำหรับทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้งานซึ่งสามารถลดค่าใช้จ่ายได้อย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการพัฒนาหรือการทดสอบสภาพแวดล้อมที่การรับส่งข้อมูลอาจเป็นระยะ ๆ [4]
2. การใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ: การปรับขนาดอัตโนมัติทำให้มั่นใจได้ว่าคุณจะจ่ายเฉพาะทรัพยากรที่คุณต้องการในเวลาใดก็ได้ ซึ่งหมายความว่าในช่วงเวลาเร่งด่วนคุณสามารถจัดการกับการรับส่งข้อมูลที่เพิ่มขึ้นได้โดยไม่ต้องมีทรัพยากรมากเกินไปและในช่วงนอกเวลาที่มีค่าใช้จ่ายสูงสุดคุณจะลดต้นทุนเพื่อลดต้นทุน [7]
3. การจัดการต้นทุนที่คาดการณ์ได้: ด้วยการปรับขนาดอัตโนมัติคุณสามารถตั้งค่าการดำเนินการปรับขนาดตามกำหนดเวลาสำหรับรูปแบบการรับส่งข้อมูลที่คาดการณ์ได้ สิ่งนี้ช่วยให้คุณจัดการค่าใช้จ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยจัดเรียงการจัดสรรทรัพยากรกับความต้องการที่คาดการณ์ไว้ [4]
ข้อควรพิจารณาในการปรับใช้ Deepseek-R1
เมื่อปรับใช้ Deepseek-R1 หรือตัวแปรกลั่นใน Sagemaker การปรับขนาดอัตโนมัติจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง โมเดลเหล่านี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งรุ่นที่ใหญ่กว่าเช่น Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b หรือ Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B ต้องการทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญและอาจมีค่าใช้จ่ายสูงในการทำงานอย่างต่อเนื่อง [6] ด้วยการใช้ประโยชน์จากการปรับขนาดอัตโนมัติคุณสามารถมั่นใจได้ว่าทรัพยากรเหล่านี้ได้รับการจัดเตรียมเฉพาะเมื่อจำเป็นลดต้นทุนโดยรวม
การพิจารณาความปลอดภัยและประสิทธิภาพ
ในขณะที่การปรับขนาดอัตโนมัติเป็นกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนเป็นหลัก แต่ก็รวมเข้ากับคุณสมบัติความปลอดภัยของ Sagemaker ได้ดี ตัวอย่างเช่นการปรับใช้โมเดลจากถัง S3 ส่วนตัวสามารถปรับปรุงความปลอดภัยโดยการรักษาน้ำหนักของแบบจำลองไว้ใกล้กับจุดสิ้นสุดของคุณและอนุญาตให้สแกนช่องโหว่ก่อนการปรับใช้ [3] นอกจากนี้การใช้ขนาดแบทช์ขนาดใหญ่สำหรับการอนุมานแบบเรียลไทม์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพทั้งค่าใช้จ่ายและประสิทธิภาพ [2]
โดยสรุปการปรับขนาดอัตโนมัติใน Sagemaker เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการเพิ่มค่าใช้จ่ายในการปรับใช้โมเดลเช่น Deepseek-R1 โดยการทำให้มั่นใจว่าทรัพยากรสอดคล้องกับความต้องการที่แท้จริงซึ่งจะช่วยลดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นในช่วงที่มีกิจกรรมต่ำ
การอ้างอิง:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlocking-cost-efficiency-strategies-optimizing-amazon-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-scale-down-down-to-zero-feature-in-amazon-sagemaker-inference/
[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_havy-deepseek-r1-is-technically-available-aditivity-7290893724543262721-3QIV
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/