StreamSense esegue uno sweep settimanale di iperparametri che normalmente costa 12.000 $ per istanze on-demand ml.p3.2xlarge. Per ridurre i costi, hanno abilitato il training spot gestito di SageMaker e configurato il checkpointing e un max_wait_time pari a 2 volte la durata del training. Il report dei costi per lo sweep mostra che l'esecuzione spot gestita è stata fatturata 1.200 $. Basandosi sul comportamento dello spot gestito di SageMaker, quale percentuale massima di risparmio rispetto al costo on-demand originale è più coerente con i potenziali risparmi del training spot gestito di SageMaker?

Il training spot gestito di SageMaker può offrire risparmi significativi, spesso fino al 90% rispetto ai prezzi on-demand. Questo è possibile perché le istanze spot utilizzano la capacità AWS inutilizzata, che viene offerta a un prezzo inferiore. La configurazione del checkpointing e di un maxwaittime adeguato consente al training di riprendere in caso di interruzione, mitigando i rischi associati alle istanze spot e massimizzando i risparmi. Il costo di 1.200 $ rispetto ai 12.000 $ on-demand rappresenta un risparmio del 90%, che è pienamente coerente con le capacità del training spot gestito. Le altre opzioni indicano risparmi inferiori che non riflettono il potenziale massimo di questa funzionalità.