La optimización de costes es uno de los pilares de la Marco bien diseñado de AWS, y es un proceso continuo de perfeccionamiento y mejora a lo largo del ciclo de vida de una carga de trabajo. Permite construir y operar sistemas conscientes de los costos que minimizan los costos, maximizan el retorno de la inversión y logran resultados comerciales.
Amazon SageMaker es un servicio de aprendizaje automático (ML) completamente administrado que ofrece una variedad de opciones y capacidades de optimización de costos, como capacitación puntual administrada, terminales multimodelo, Inferencia de AWS, ML Savings Plans y muchos otros que ayudan a reducir el costo total de propiedad (TCO) de las cargas de trabajo de ML en comparación con otras opciones basadas en la nube, como autoadministrado Nube informática elástica de Amazon (Amazon EC2) y administrado por AWS Servicio Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS).
AWS se dedica a ayudarlo a lograr los mayores ahorros al ofrecer un amplio servicio y opciones de precios. Brindamos herramientas para una administración de costos flexible y una visibilidad mejorada del costo detallado y el uso de sus cargas de trabajo.
En 2021, lanzamos Servicios proactivos de AWS Support como parte de la Soporte empresarial de AWS plan. Desde su introducción, hemos ayudado a cientos de clientes a optimizar sus cargas de trabajo, establecer barreras y mejorar la visibilidad del costo y el uso de sus cargas de trabajo de ML.
En esta publicación, compartimos las lecciones aprendidas y lo guiamos a través de las diversas formas de analizar su uso de SageMaker e identificar oportunidades para la optimización de costos.
Analice el costo de SageMaker con AWS Cost Explorer
Explorador de costos de AWS proporciona vistas preconfiguradas que muestran información sobre sus tendencias de costos y le brindan una ventaja para comprender su historial y tendencias de costos. Le permite filtrar y agrupar por valores como servicio de AWS, tipo de uso, etiquetas de asignación de costos, tipo de instancia EC2, Y mucho más.. Si utiliza la facturación consolidada, también puede filtrar por cuenta vinculada. Además, puede establecer intervalos de tiempo y granularidad, así como pronosticar costos futuros en función de su costo histórico y datos de uso.
Comencemos usando Cost Explorer para identificar oportunidades de optimización de costos en SageMaker.
- En la consola de Cost Explorer, elija SageMaker para Service y elige Aplicar filtros.
- Puede establecer el intervalo de tiempo deseado y la granularidad, así como el Agrupar por parámetro.
- Puede mostrar los datos del gráfico en formato de gráfico de barras, de líneas o de pila.
- Una vez que haya logrado los resultados deseados con filtros y agrupaciones, puede descargar sus resultados eligiendo Descargar como CSV o guarde el informe eligiendo Guardar en la biblioteca de informes.
La siguiente captura de pantalla muestra los costos de SageMaker por mes para el intervalo de fechas seleccionado, agrupados por región.
Para obtener orientación general sobre el uso de Cost Explorer, consulte Nueva apariencia y casos de uso comunes de AWS Cost Explorer.
Opcionalmente, puede habilitar Informes de uso y costo de AWS (AWS CUR) para obtener información sobre el costo y los datos de uso de sus cuentas. El informe contiene detalles de consumo de AWS por hora. se almacena en Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) en la cuenta del pagador, que consolida los datos de todas las cuentas vinculadas. Puede consultar el informe para analizar las tendencias en su uso y tomar las medidas adecuadas para optimizar los costos. Atenea amazónica es un servicio de consulta sin servidor que puede utilizar para analizar los datos de su informe en Amazon S3 mediante SQL estándar. Para obtener más información y consultas de ejemplo, consulte el Biblioteca de consultas de AWS CUR.
El siguiente código es un ejemplo de una consulta de AWS CUR para obtener los costos de SageMaker durante los últimos 3 meses de uso:
También puede introducir datos de AWS CUR en Amazon QuickSight, donde puede cortarlo y trocearlo de la forma que desee para fines de informes o visualización. Para obtener instrucciones sobre la ingesta de datos CUR en QuickSight, consulte ¿Cómo ingiero y visualizo el informe de uso y costo de AWS (CUR) en Amazon QuickSight?.
Analice el costo de los tipos de uso de SageMaker
Su costo mensual de SageMaker proviene de diferentes tipos de uso de SageMaker, como instancias de notebook, hospedaje, capacitación y procesamiento, entre otros. Seleccionando el filtro de servicio de SageMaker y agrupando por el Tipo de uso dimensión en Cost Explorer le brinda una idea general de la distribución de costos según el tipo de uso de SageMaker. El tipo de uso se muestra en el formato
La siguiente captura de pantalla muestra la distribución de costos agrupada por tipos de uso de SageMaker cuando una cuenta ha informado uso en notebooks y Estudio Amazon SageMaker Aplicaciones KernelGateway.
Mejores prácticas generales para optimizar el costo de SageMaker
En esta sección, compartimos recomendaciones generales para ahorrar costos al usar SageMaker.
Etiquetado
A etiqueta es una etiqueta que asigna a un recurso de AWS. Puede usa etiquetas para organizar tus recursos por usuarios, departamentos o centros de costos, y realice un seguimiento de sus costos a un nivel detallado. Las etiquetas de asignación de costos se pueden usar para categorizar los costos en Explorador de costos or Informes de uso y costo. Para obtener sugerencias y mejores prácticas con respecto a la asignación de costos para su entorno y cargas de trabajo de SageMaker, consulte Configure la asignación de costos a nivel empresarial para cargas de trabajo y entornos de aprendizaje automático mediante el etiquetado de recursos en Amazon SageMaker
Presupuestos de AWS
Presupuestos de AWS le brinda visibilidad de su costo de ML en AWS y lo ayuda a realizar un seguimiento de su costo de SageMaker, incluido el desarrollo, la capacitación y el alojamiento. Le permite establecer presupuestos personalizados para realizar un seguimiento de su costo y uso desde los casos de uso más simples hasta los más complejos. AWS Budgets también admite correo electrónico o Servicio de notificación simple de Amazon (Amazon SNS) cuando el costo y el uso reales o pronosticados exceden el umbral de su presupuesto, o cuando la utilización o la cobertura de sus Planes de Ahorro reales cae por debajo del umbral deseado.
AWS Budgets también está integrado con Cost Explorer, por lo que puede ver y analizar fácilmente sus factores de costo y uso, Chatbot de AWS, para que pueda recibir alertas de presupuesto de AWS en su canal designado de Slack o sala de Amazon Chime, y Catálogo de servicios de AWS, para que pueda realizar un seguimiento de los costos de sus carteras y productos de AWS aprobados. También puede configurar alertas y recibir una notificación cuando su costo o uso supere (o se pronostique que supere) su cantidad presupuestada. Después de crear su presupuesto, puede realizar un seguimiento del progreso en la consola de Presupuestos de AWS. Para más información, ver Administrar sus costos con AWS Budgets.
Consola de facturación de AWS
La Consola de facturación de AWS le permite comprender fácilmente sus gastos de AWS, ver y pagar facturas, administrar las preferencias de facturación y la configuración de impuestos, y acceder a servicios adicionales de administración financiera en la nube. Puede evaluar rápidamente si su gasto mensual está en línea con los períodos anteriores, el pronóstico o el presupuesto, e investigar y tomar medidas correctivas de manera oportuna. Puede utilizar la página del panel de control de la consola de facturación de AWS para obtener una vista general de sus gastos de AWS. También puede usarlo para identificar su servicio o región de mayor costo y ver las tendencias en sus gastos durante los últimos meses, así como para ver varios desgloses de su uso de AWS.
La Resumen de AWS La sección de la página brinda una descripción general de sus costos de AWS en todas las cuentas, regiones, proveedores de servicios y servicios, y otros KPI. También proporciona una comparación con los costos totales previstos para el mes actual. El Costo más alto La sección muestra su principal servicio, cuenta o región por gasto estimado mensual hasta la fecha (MTD). El Tendencia de costos por cinco servicios principales La sección muestra la tendencia de costos de sus cinco servicios principales durante los tres a seis períodos de facturación cerrados más recientes.
Planificación y previsión
La previsión es una parte esencial para mantenerse al tanto de los costos y el uso de la nube, y se vuelve aún más importante a medida que su negocio crece.
AWS tiene múltiples opciones para ayudarlo a pronosticar sus costos. El función de previsión de Cost Explorer le brinda la capacidad de crear pronósticos de uso personalizados para obtener una línea de visión de sus costos futuros esperados. El Pronóstico integrado basado en ML de QuickSight le permite pronosticar sus métricas comerciales clave con la simplicidad de apuntar y hacer clic. Ofrece una forma sencilla de usar ML para hacer predicciones sobre cualquier serie de datos de tiempo con un tiempo de configuración mínimo y sin necesidad de experiencia en ML.
También puedes usar Pronóstico del Amazonas, un servicio totalmente administrado que utiliza ML para ofrecer pronósticos de alta precisión, para generar pronósticos para servicios específicos de AWS con datos recopilados de AWS CUR. Para más información, ver Pronóstico del gasto de AWS mediante los informes de uso y costo de AWS, AWS Glue DataBrew y Amazon Forecast.
Para obtener información adicional sobre las opciones de previsión de costes, consulte Uso de las herramientas adecuadas para la previsión de costes de la nube.
Tamaño correcto de la instancia
Puede optimizar el costo de SageMaker y pagar solo por lo que realmente necesita seleccionando los recursos adecuados. Debe dimensionar correctamente las instancias informáticas de SageMaker antes de comprar un plan de ahorro para proporcionar un compromiso adecuado y obtener el máximo ahorro de costos. SageMaker ofrece actualmente Instancias de computación ML en las diversas familias de instancias. El aprendizaje automático es un proceso iterativo con diferentes requisitos informáticos para las diferentes etapas del ciclo de vida de ML, desde el preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento y alojamiento de modelos. Identificar el tipo correcto de instancia informática es un desafío y puede conducir a un aprovisionamiento excesivo de recursos y, por lo tanto, a un aumento de los costos. La arquitectura modular de SageMaker le permite optimizar la escalabilidad, el rendimiento y los precios de sus cargas de trabajo de ML en función de la etapa del ciclo de vida de ML. Para obtener más detalles, consulte el Adaptación de los recursos informáticos para portátiles de Amazon SageMaker, trabajos de procesamiento, formación e implementación sección de la publicación Garantice recursos informáticos eficientes en Amazon SageMaker.
Planes de ahorro de Amazon SageMaker
Amazon SageMaker Savings Plans es un modelo de precios flexible para SageMaker. Ofrece tarifas con descuento a cambio de un compromiso de uso constante (medido en $/hora) por un período de 1 o 3 años. Los Planes de Ahorro brindan flexibilidad debido a su modelo basado en el uso y ayudan a reducir sus costos hasta en un 64%. Estas tarifas se aplican automáticamente a los usos de instancias SageMaker ML elegibles, incluidos los portátiles Studio, las instancias de portátiles SageMaker, SageMaker Processing, Administrador de datos de SageMaker, capacitación de SageMaker, inferencia en tiempo real de SageMaker y transformación por lotes de SageMaker independientemente de la familia de instancias, el tamaño o la región. Esto le facilita maximizar los ahorros independientemente de cómo evolucionen sus casos de uso y consumo con el tiempo, y puede ahorrar hasta un 64% en comparación con el precio bajo demanda.
Por ejemplo, podría comenzar con instancias pequeñas para experimentar con diferentes algoritmos en una fracción de su conjunto de datos. Luego, podría pasar a instancias más grandes para preparar datos y entrenar a escala contra su conjunto de datos completo. Finalmente, podría implementar sus modelos en varias regiones para ofrecer predicciones de baja latencia a sus usuarios. Todas las modificaciones e implementaciones de tamaño de instancia en las nuevas regiones estarían cubiertas por el mismo Plan de ahorro, sin que se requiera ningún esfuerzo de administración de su parte.
Cada tipo de uso de SageMaker que sea elegible para SageMaker Savings Plans tiene un Tarifa Planes de Ahorro y tarifa Bajo Demanda. Cuando se registre en los Planes de ahorro de SageMaker, se le cobrará la tarifa del Plan de ahorro por su uso hasta su compromiso. Cualquier uso más allá del compromiso se cobrará según las tarifas On-Demand. La consola de AWS Cost Management le proporciona recomendaciones que facilitan encontrar el nivel de compromiso adecuado para un Plan de Ahorro. Estas recomendaciones se basan en lo siguiente:
- Su uso de SageMaker en los últimos 7, 30 o 60 días. Debe seleccionar el período de tiempo que mejor represente su uso futuro.
- El plazo de su plan: 1 año o 3 años.
- Su opción de pago: sin pago inicial, pago inicial parcial (50 % o más) o pago total inicial. Algunos clientes prefieren (o deben usar) esta última opción porque les brinda una vista clara y predecible de su factura de SageMaker.
Las recomendaciones se basan en su uso histórico durante el período retrospectivo seleccionado y no pronostican su uso. Asegúrese de seleccionar un período retrospectivo que refleje su uso futuro. Un plan a término de 3 años proporciona la tasa de descuento más alta; De manera similar, una opción de pago Todo por adelantado ofrece la tasa de descuento más alta en comparación con las opciones de pago Sin pago por adelantado o Pago por adelantado parcial. Las cargas de trabajo y el uso suelen cambiar con el tiempo y un patrón de uso uniforme y constante lo convierte en un buen candidato para un plan de ahorro. Si tiene muchas cargas de trabajo de corta duración o únicas, puede ser difícil seleccionar el compromiso adecuado para el uso de cómputo (medido por hora). Se recomienda comprar continuamente pequeñas cantidades de compromiso de Planes de Ahorro a lo largo del tiempo. Esto garantiza que mantenga altos niveles de cobertura para maximizar sus descuentos y que sus planes coincidan estrechamente con su carga de trabajo y los requisitos de su organización en todo momento.
Para comprender las recomendaciones del Plan de Ahorro, consulte Reduzca sus costos de aprendizaje automático con reducciones de precios de instancias y planes de ahorro para Amazon SageMaker.
Informe de utilización
Para Planes de Ahorro activos, informes de utilización están disponibles en la consola de Planes de Ahorro para ver el porcentaje del compromiso que realmente has utilizado. Puede usar su informe de utilización de Savings Plans para comprender visualmente cuánto de su compromiso de Savings Plans está utilizando durante el período de tiempo configurado, así como sus ahorros en comparación con los precios On-Demand. Por ejemplo, si tiene un compromiso de $10/hora y su uso facturado con las tarifas de Savings Plans asciende a $9.80 por hora, su utilización para esa hora es del 98%. Puede ver la utilización de sus Planes de Ahorro con una granularidad por hora, día o mes, según su período retrospectivo. Puede aplicar filtros por tipo de plan de ahorro, cuenta de miembro, región y familia de instancias en la Filtros sección. Si es un usuario de una cuenta maestra, puede ver la utilización agregada de toda la familia de facturación consolidada.
La siguiente captura de pantalla muestra un ejemplo de un informe de utilización. Puede ver que a pesar de que la cobertura de los Planes de Ahorro no es del 100% en muchos días consecutivos, el ahorro neto total sigue siendo positivo. Sin los Planes de Ahorro, se le cobraría según las tarifas On-Demand por el uso. Para obtener el máximo ahorro y evitar compromisos excesivos, se recomienda seleccionar el compromiso adecuado en función del uso coherente y optimizado de sus cargas de trabajo de SageMaker.
Informe de cobertura
Asimismo, informes de cobertura mostrarle cuánto de su gasto elegible ha sido cubierto por el plan. Para comprender cómo se calcula la cobertura, consulte Uso de su informe de cobertura.
La siguiente captura de pantalla muestra un ejemplo de un informe de cobertura. Puede ver que la cobertura promedio para el período de tiempo seleccionado es del 92 %, junto con el gasto bajo demanda que no estaba cubierto por el plan. Según el gasto bajo demanda no cubierto por el plan, puede comprar opcionalmente un Plan de Ahorro adicional para obtener el máximo ahorro. Además, se recomienda ajustar el tamaño de las instancias informáticas de SageMaker antes de comprar un plan de ahorros y comprender el tamaño de la carga de trabajo para evitar compromisos excesivos o insuficientes del uso del plan de ahorros.
Para obtener más detalles sobre cómo se aplican los planes de ahorro a su uso de AWS, consulte Comprender cómo se aplican los planes de ahorro a su uso de AWS.
Conclusión
El aprendizaje automático se ha establecido como una herramienta poderosa en todas las industrias, pero entrenar nuevos modelos y ejecutar modelos ML para la inferencia puede ser costoso. Una de las ventajas de ejecutar ML en SageMaker es el amplio y profundo conjunto de funciones que ofrece estrategias de optimización de costos sin afectar el rendimiento o la agilidad. Esta publicación destacó las herramientas y opciones de AWS para analizar sus costos de SageMaker, identificar tendencias e implementar alertas proactivas y mejores prácticas de optimización.
Acerca de los autores
Deepali Rajale es especialista sénior en inteligencia artificial y aprendizaje automático en AWS. Trabaja con clientes empresariales brindando orientación técnica con las mejores prácticas para implementar y mantener soluciones de IA/ML en el ecosistema de AWS. Ha trabajado con una amplia gama de organizaciones en varios casos de uso de aprendizaje profundo que involucran NLP y visión artificial. Le apasiona empoderar a las organizaciones para que aprovechen la IA generativa para mejorar su experiencia de uso. En su tiempo libre, disfruta del cine, la música y la literatura.
uri rosenberg es el gerente técnico especialista en inteligencia artificial y aprendizaje automático para Europa, Medio Oriente y África. Con sede en Israel, Uri trabaja para empoderar a los clientes empresariales en todo lo relacionado con ML para diseñar, construir y operar a escala. En su tiempo libre, disfruta del ciclismo, el senderismo y los viajes en el tiempo.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-1-analyze-amazon-sagemaker-spend-and-determine-cost-optimization-opportunities-based-on-usage-part-1/
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