Amazon Sagemaker'daki otomatik ölçeklendirme, iş yükü taleplerine göre örnek sayısını dinamik olarak ayarlayarak Deepseek-R1 gibi modelleri dağıtma maliyetini önemli ölçüde etkiler. İşte otomatik ölçeklendirmenin maliyetleri nasıl etkilediğine dair ayrıntılı bir açıklama:
Otomatik ölçeklendirme temelleri
Otomatik ölçeklendirme, Sagemaker'ın gelen trafik veya iş yüküne dayanarak modelinize tahsis edilen örnek sayısını otomatik olarak artırmasına veya azaltmasına izin verir. Bu, yüksek talep dönemlerinde, artan yükü ele almak için daha fazla örneğin sağlandığı ve tersine, düşük talep dönemlerinde, gereksiz maliyetleri en aza indirmek için örneklerin ölçeklendirildiği anlamına gelir [7].
Maliyet optimizasyonu
1. Azaltılmış boş kaynaklar: Hareketsizlik dönemlerinde sıfır örneklere ölçeklenerek, özellikle trafiğin sporadik olabileceği geliştirme veya test ortamlarında maliyetleri önemli ölçüde azaltabilen boş kaynaklar için ödeme yapmaktan kaçınırsınız [4].
2. Verimli Kaynak Kullanımı: Otomatik ölçeklendirme, yalnızca herhangi bir zamanda ihtiyacınız olan kaynakları ödemenizi sağlar. Bu, yoğun saatlerde, aşırı koruma kaynakları olmadan artan trafiği ele alabileceğiniz ve yoğun olmayan saatlerde maliyetleri en aza indirmek için ölçeklendirdiğiniz anlamına gelir [7].
3. Öngörülebilir maliyet yönetimi: Otomatik ölçeklendirme ile, öngörülebilir trafik modelleri için planlanmış ölçeklendirme işlemleri ayarlayabilirsiniz. Bu, kaynak tahsisini beklenen taleple hizalayarak maliyetleri daha etkili bir şekilde yönetmenizi sağlar [4].
Deepseek-R1 dağıtım hususları
Deepseek-R1 veya Sagemaker'daki damıtılmış varyantları dağıtarken, otomatik ölçeklendirme özellikle faydalı olabilir. Bu modeller, özellikle Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b veya Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b gibi daha büyük modeller önemli hesaplama kaynakları gerektirir ve sürekli çalıştırılması pahalı olabilir [6]. Otomatik ölçeklendirmesinden yararlanarak, bu kaynakların yalnızca gerektiğinde sağlanmasını sağlayarak toplam maliyetleri azaltabilirsiniz.
Güvenlik ve performans hususları
Otomatik ölçeklendirme öncelikle bir maliyet optimizasyonu stratejisi olsa da, Sagemaker'ın güvenlik özellikleriyle de iyi bütünleşir. Örneğin, özel bir S3 kovasından modellerin dağıtılması, model ağırlıklarını uç noktalarınıza yakın tutarak ve dağıtımdan önce güvenlik açığı taramalarına izin vererek güvenliği artırabilir [3]. Ek olarak, gerçek zamanlı çıkarım için daha büyük parti boyutları kullanmak hem maliyeti hem de performansı optimize edebilir [2].
Özetle, Sagemaker'da otomatik ölçeklendirme, kaynakların gerçek taleple uyumlu olmasını sağlayarak Deepseek-R1 gibi modelleri dağıtmanın maliyetini optimize etmek için güçlü bir araçtır, böylece düşük faaliyet dönemlerinde gereksiz masrafları azaltır.
Alıntılar:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/unlock-cost-acficment-strategies-optimizing-af4of
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-usinga--large-model-inence-container/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-cost-savings-with-the-new-scale-to-zero-feature-in-amazon-sagemaker-inence/
[5] https://community.aws/content/2sg84dnucfza9z4hdfqti0tcvkp/deploying-depseek-r1-on-amazon-sagemaker?lang=en
[6] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/Leveraging-deepseek-r1-on-waws?lang=en
[7] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-caling.html
[8] https://www.linkedin.com/posts/ranman_ whence-deepseek-r1-is-technicly-vailable-activity-7290893724543262721-3qiv
[9] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/