StreamSense effectue un balayage hebdomadaire des hyperparamètres qui coûte normalement 12 000 $ pour des instances ml.p3.2xlarge à la demande. Pour réduire les coûts, ils ont activé l'entraînement spot géré SageMaker et configuré le checkpointing et un max_wait_time 2 fois la durée de l'entraînement. Le rapport de coûts du balayage montre que l'exécution spot gérée a été facturée 1 200 $. Basé sur le comportement du spot géré SageMaker, quel pourcentage d'économies maximales par rapport au coût initial à la demande est le plus cohérent avec les économies potentielles de l'entraînement spot géré SageMaker ?
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Bonne réponse : Environ 90 % d'économies maximales ; l'entraînement spot géré peut réduire les coûts jusqu'à environ 90 % par rapport à la demande.
Pourquoi c'est la réponse
L'entraînement spot géré SageMaker peut offrir des économies significatives, souvent jusqu'à 90 % par rapport aux instances à la demande. Le scénario décrit, où un balayage d'hyperparamètres de 12 000 $ est réduit à 1 200 $, représente une économie de 90 % (1 - 1200/12000 = 0,9). Cette réduction est cohérente avec les capacités de l'entraînement spot géré, surtout lorsqu'il est configuré avec le checkpointing et un maxwaittime suffisant pour gérer les interruptions. Les autres options sous-estiment les économies potentielles maximales que l'entraînement spot géré peut offrir.
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