StreamSense 每周运行一次超参数扫描，通常使用按需 ml.p3.2xlarge 实例需要花费 12,000 美元。为了降低成本，他们启用了 SageMaker 托管 Spot 训练，并配置了检查点和训练持续时间 2 倍的 max_wait_time。扫描的成本报告显示，托管 Spot 运行的费用为 1,200 美元。根据 SageMaker 托管 Spot 的行为，与原始按需成本相比，最大节省百分比是多少，最符合 SageMaker 托管 Spot 训练的潜在节省？

正确答案是大约节省 90%。Amazon SageMaker 托管 Spot 训练旨在通过利用 Amazon EC2 Spot 实例的折扣价格来显著降低训练成本。官方文档指出，与按需实例相比，使用托管 Spot 训练可以将成本降低多达 90%。本例中，从 12,000 美元降至 1,200 美元，节省了 10,800 美元，即 90%。其他选项的节省百分比过低，未能反映托管 Spot 训练的实际成本效益。托管 Spot 训练通过自动处理中断和恢复，最大化了 Spot 实例的利用率，从而实现如此高的成本节省。