Inżynier ML trenuje wiele modeli, używając tego samego frameworka ML, i chce je hostować w Amazon SageMaker, minimalizując koszty wnioskowania. Która opcja hostingu jest najbardziej opłacalna?

Utworzenie punktu końcowego wnioskowania z wieloma modelami (multi-model inference endpoint) jest najbardziej opłacalne, ponieważ pozwala na hostowanie wielu modeli na tej samej instancji obliczeniowej. Dzięki temu zasoby są współdzielone, co redukuje koszty operacyjne i zużycie instancji. Modele są ładowane dynamicznie do pamięci instancji tylko wtedy, gdy są potrzebne, co optymalizuje wykorzystanie zasobów. Opcja z wieloma kontenerami (multi-container inference endpoint) jest przeznaczona do łączenia różnych etapów przetwarzania wnioskowania w jeden punkt końcowy, a nie do hostowania wielu niezależnych modeli. Tworzenie wielu punktów końcowych z pojedynczym modelem (single-model inference endpoint) dla każdego modelu jest najdroższą opcją, ponieważ każdy model wymagałby dedykowanej instancji, co znacznie zwiększa koszty.