Een team heeft een TensorFlow-trainingsscript dat ze momenteel lokaal uitvoeren en ze willen dit zo kosteneffectief mogelijk trainen op SageMaker. Welke TensorFlow-estimatorconfiguratie zal de trainingskosten het meest verlagen, terwijl het bestaande script nog steeds wordt gebruikt?

De meest kosteneffectieve aanpak combineert twee optimalisatietechnieken. Het inschakelen van SageMaker Training Compiler (via compilerconfig=TrainingCompilerConfig()) verbetert de prestaties van het trainingsscript door de code te optimaliseren, wat leidt tot snellere training en dus lagere kosten. Het inschakelen van managed spot training (via usespotinstances=True) vermindert de kosten aanzienlijk door gebruik te maken van reserve EC2-capaciteit tegen een lagere prijs, met de mogelijkheid om de training te hervatten bij onderbrekingen. De optie die alleen SageMaker Training Compiler inschakelt, is minder kosteneffectief omdat deze de voordelen van spot-instanties mist. Het wijzigen van het trainingsscript voor gedistribueerde dataparelalisatie kan de trainingssnelheid verhogen voor grote modellen en datasets, maar vereist scriptaanpassingen en is niet per se de meest kosteneffectieve oplossing voor elk scenario, vooral als het script al efficiënt is. Het instellen van MaxWaitTimeInSeconds gelijk aan MaxRuntimeInSeconds is geen kosteneffectieve maatregel; het beheert alleen de wachttijd voor spot-instanties en heeft geen directe invloed op de kostenreductie zoals usespotinstances=True.