StreamSense, normalde on-demand ml.p3.2xlarge instance'ları için 12.000 $ maliyetle haftalık bir hiperparametre taraması (hyperparameter sweep) çalıştırır. Maliyeti düşürmek için SageMaker yönetilen spot eğitimi (managed spot training) etkinleştirdiler ve checkpointing ile eğitim süresinin 2 katı bir max_wait_time yapılandırdılar. Taramanın maliyet raporu, yönetilen spot çalıştırmasının 1.200 $ olarak faturalandırıldığını gösteriyor. SageMaker yönetilen spot davranışına dayanarak, orijinal on-demand maliyetine kıyasla maksimum tasarruf yüzdesi, SageMaker yönetilen spot eğitiminin potansiyel tasarruflarıyla en tutarlı olan nedir?

SageMaker yönetilen spot eğitimi, on-demand örneklerine kıyasla %90'a varan maliyet tasarrufu sağlayabilir. Soruda belirtilen 12.000 $'lık on-demand maliyetine karşılık 1.200 $'lık faturalandırılan miktar, %90'lık bir tasarrufa işaret etmektedir. Bu, SageMaker spot örneklerinin fiyatlandırma modelinin ve kesintilere dayanıklı iş yükleri için sunduğu avantajların bir sonucudur. Diğer seçenekler, spot örneklerinin sunduğu potansiyel tasarrufları eksik veya yanlış değerlendirmektedir; spot örnekleri genellikle on-demand fiyatlarından çok daha düşük maliyetlidir ve %50 veya %70'in üzerinde tasarruflar yaygındır. Kesinti yükü, checkpointing ve maxwaittime yapılandırılarak etkin bir şekilde yönetilebilir, bu da marjinal tasarruflardan ziyade önemli tasarruflar sağlar.