Bir ekip, şu anda yerel olarak çalıştırdıkları bir TensorFlow eğitim betiğine sahip ve bunu SageMaker üzerinde mümkün olduğunca uygun maliyetli bir şekilde eğitmek istiyor. Mevcut betiği kullanmaya devam ederken eğitim maliyetini en çok hangi TensorFlow tahminci yapılandırması azaltacaktır?

Doğru cevap, SageMaker Training Compiler'ı etkinleştirmeyi ve yönetilen spot eğitimi kullanmayı birleştirir. SageMaker Training Compiler, TensorFlow eğitim işlerinin performansını artırarak eğitim süresini ve dolayısıyla maliyetini düşürür. Yönetilen spot eğitimi (usespotinstances=True), AWS Spot Instance'larını kullanarak eğitim maliyetlerini önemli ölçüde azaltır. Bu iki özellik bir araya geldiğinde, mevcut TensorFlow betiğini kullanmaya devam ederken maliyet etkinliği en üst düzeye çıkarılır. Diğer seçenekler neden yanlış: Yalnızca SageMaker Training Compiler'ı etkinleştirmek maliyeti düşürür ancak spot eğitimi kadar etkili değildir. Dağıtılmış veri paralelliği, büyük veri kümeleri ve karmaşık modeller için eğitim süresini azaltabilir ancak kurulum ve betik değişiklikleri gerektirir ve spot eğitimi kadar doğrudan maliyet düşürücü bir mekanizma değildir. MaxWaitTimeInSeconds'ı MaxRuntimeInSeconds'a eşitlemek, spot örneklerinin başlatılmasını beklemek için maksimum süreyi belirler ancak doğrudan maliyet tasarrufu sağlamaz.