Dahili nesne algılama modelini P3 instance üzerinde çalıştıran bir üretim SageMaker gerçek zamanlı endpoint'i düşük GPU kullanımı gösteriyor. Sağlanan çıkarım kaynaklarını daha iyi kullanmak için hangi dağıtım değişikliği yapılmalıdır?

Düşük GPU kullanımı, modelin P3 instance'ının tam GPU kapasitesini kullanmadığını gösterir. Bu durumda, daha küçük bir M5 instance'ına geçmek ve Amazon Elastic Inference (EI) hızlandırıcıları eklemek, GPU kaynaklarını daha verimli kullanmanın uygun maliyetli bir yoludur. EI hızlandırıcıları, GPU'nun yalnızca ihtiyaç duyulan kısmını sağlayarak maliyetleri düşürürken performansı optimize eder. Diğer seçenekler: Modeli bir M5 instance üzerinde batch transform job olarak çalıştırmak, gerçek zamanlı çıkarım gereksinimini karşılamaz. Dağıtımı P3dn gibi daha büyük bir GPU instance'ına taşımak, zaten düşük olan GPU kullanımını daha da kötüleştirir ve maliyetleri artırır. Modeli bir P3 instance kullanarak bir Amazon ECS kümesinde barındırmak, temel sorunu çözmez; yine de P3 instance'ının düşük kullanımına yol açar ve ek yönetim karmaşıklığı getirir.