Un ingénieur ML entraîne plusieurs modèles en utilisant le même framework ML et souhaite les héberger dans Amazon SageMaker tout en minimisant les coûts d'inférence. Quelle option d'hébergement est la plus rentable ?

L'option la plus rentable est de créer un endpoint d'inférence multi-modèles pour tous les modèles. Cette approche permet de charger plusieurs modèles sur une seule instance SageMaker, réduisant ainsi le nombre total d'instances nécessaires et, par conséquent, les coûts d'infrastructure. Les endpoints multi-modèles sont conçus pour l'hébergement de nombreux modèles qui partagent le même framework, optimisant l'utilisation des ressources. Créer un endpoint multi-conteneurs pour invocation directe ou séquentielle n'est pas idéal car cela implique généralement des conteneurs distincts pour chaque modèle ou étape, ce qui peut être moins efficace en termes de ressources que l'approche multi-modèles. Créer plusieurs endpoints mono-modèles pour chaque modèle est la solution la moins rentable, car chaque endpoint nécessiterait sa propre instance ou un ensemble d'instances, augmentant considérablement les coûts.