SageMaker rekomendacijos: DI modelio kaina matosi prieš diegimą

DI modelio kaina dažnai išlenda per vėlai. Iš pradžių visi žiūri, ar atsakymas protingas. Tada, kai projektas pagaliau pradeda veikti, ateina sąskaita ir kambaryje pasidaro tyliau.

Ką pakeitė sagemaker

Amazon SageMaker Python SDK v3 dabar leidžia generatyvinio DI inference rekomendacijas gauti tiesiai notebook darbo eigoje. Kitaip tariant, komanda gali testuoti diegimo variantus, gauti rekomendacijas ir rinktis pagal duomenis, o ne pagal nuojautą.

Tai ypač svarbu, kai modelis turi veikti daug kartų per dieną. Vienas atsakymas gali atrodyti pigus. Tūkstančiai atsakymų per parą jau pradeda kalbėti su finansų skyriumi.

Ne tik kaina

Kaina nėra vienintelis skaičius. Dar yra vėlavimas, apkrova, instance tipas, kokybės kritimas, kai bandai taupyti, ir komandos laikas, sudegintas testuojant rankomis.

Man tai panašu į automobilio pasirinkimą darbui. Neužtenka paklausti, ar gražiai važiuoja. Reikia žinoti, kiek ryja, kaip dažnai stoja servise ir ar telpa tai, ką vežate.

Praktinis testas

Prieš paleisdami DI funkciją į produkciją, pasidarykite mažą kainos testą. Kiek kainuoja 1 000 užklausų? Kiek laiko trunka atsakymas? Kiek kainuotų pikas, kai visi klientai prisijungia vienu metu?

Jeigu atsakymo nėra, dar anksti švęsti. Nes DI projektas turi veikti ne tik prezentacijoje, bet ir sąskaitoje.

Trumpi atsakymai

Kas yra DI modelio kaina?

Tai ne tik modelio tarifas, bet ir užklausų kiekis, skaičiavimo resursai, vėlavimas bei aptarnavimo kaštai.

Ką duoda SageMaker rekomendacijos?

Jos padeda palyginti diegimo variantus ir pasirinkti tinkamesnę infrastruktūrą pagal testų duomenis.

Kada tai svarbiausia?

Kai DI funkcija bus naudojama dažnai, turi daug vartotojų arba veikia realiu laiku.

Prieš diegdami DI sprendimą susirašykite ne tik tikslumą, bet ir kainą už užklausą, vėlavimą ir apkrovos pikus. Čia dažnai pasimato, ar projektas gyvens.