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Déployez des modèles avec Amazon SageMaker Serverless Inference

Amazon SageMaker Serverless Inference est une option d'inférence spécialement conçue qui vous permet de déployer et de faire évoluer des modèles de machine learning sans configurer ni gérer aucune infrastructure sous-jacente. L'inférence sans serveur à la demande est idéale pour les charges de travail qui ont des périodes d'inactivité entre les pics de trafic et peuvent tolérer des démarrages à froid. Les points de terminaison sans serveur lancent automatiquement les ressources de calcul et les font évoluer en fonction du trafic, éliminant ainsi le besoin de choisir des types d'instances ou de gérer des politiques de mise à l'échelle. Cela supprime les tâches les plus complexes et lourdes de la sélection et de la gestion des serveurs. Serverless Inference s'intègre à AWS Lambda pour vous offrir une haute disponibilité, une tolérance aux pannes intégrée et une scalabilité automatique. Avec un pay-per-use modèle, l'inférence sans serveur est une option rentable si vous êtes confronté à un schéma de trafic peu fréquent ou imprévisible. Pendant les périodes où il n'y a pas de demandes, Serverless Inference réduit votre point de terminaison à 0, vous aidant à minimiser vos coûts. Pour plus d'informations sur la tarification de l'inférence sans serveur à la demande, consultez Amazon SageMaker AI Pricing.

(Facultatif) Vous pouvez également utiliser la simultanéité provisionnée avec l'inférence sans serveur. L'inférence sans serveur avec la simultanéité provisionnée est une option rentable lorsque vous êtes confronté à des pics de trafic prévisibles. La concurrence provisionnée vous permet de déployer des modèles sur des terminaux sans serveur avec des performances prévisibles et une évolutivité élevée en préservant la chaleur de vos terminaux. SageMaker L'IA garantit que, pour le nombre de simultanéité provisionnée que vous allouez, les ressources de calcul sont initialisées et prêtes à réagir en quelques millisecondes. Pour l'inférence sans serveur avec la simultanéité provisionnée, vous payez en fonction de la capacité de calcul utilisée pour traiter les demandes d'inférence, facturée à la milliseconde et de la quantité de données traitées. Vous payez également pour l'utilisation de la simultanéité provisionnée, en fonction de la mémoire configurée, de la durée allouée et du niveau de simultanéité activé. Pour plus d'informations sur la tarification de l'inférence sans serveur avec concurrence provisionnée, consultez Amazon AI Pricing. SageMaker

Vous pouvez intégrer l'inférence sans serveur à vos MLOps pipelines pour rationaliser votre flux de travail ML, et vous pouvez utiliser un point de terminaison sans serveur pour héberger un modèle enregistré auprès de Model Registry.

L'inférence sans serveur est généralement disponible dans 21 AWS régions : États-Unis Est (Virginie du Nord), États-Unis Est (Ohio), États-Unis Ouest (Californie du Nord), États-Unis Ouest (Oregon), Afrique (Le Cap), Asie-Pacifique (Hong Kong), Asie-Pacifique (Mumbai), Asie-Pacifique (Tokyo), Asie-Pacifique (Séoul), Asie-Pacifique (Osaka), Asie-Pacifique (Singapour), Asie-Pacifique (Sydney), Canada (Centre), Europe (Francfort), Europe (Irlande), Europe (Londres), Europe (Paris), Europe (Stockholm), Europe (Milan), Moyen-Orient (Bahreïn), Amérique du Sud (São Paulo). Pour plus d'informations sur la disponibilité régionale d'Amazon SageMaker AI, consultez la liste des services AWS régionaux.

Comment ça marche

Le diagramme suivant montre le flux de travail d'une inférence sans serveur à la demande et les avantages de l'utilisation d'un point de terminaison sans serveur.

Lorsque vous créez un point de terminaison sans serveur à la demande, l' SageMaker IA approvisionne et gère les ressources de calcul pour vous. Vous pouvez ensuite envoyer des demandes d'inférence au point de terminaison et recevoir les prédictions du modèle en réponse. SageMaker L'IA augmente ou diminue les ressources de calcul selon les besoins pour gérer le trafic de vos demandes, et vous ne payez que pour ce que vous utilisez.

Pour la simultanéité provisionnée, l'inférence sans serveur s'intègre également à Application Auto Scaling, afin que vous puissiez gérer la simultanéité provisionnée en fonction d'une métrique cible ou d'un calendrier. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Mise à l'échelle automatique de la simultanéité provisionnée pour un point de terminaison sans serveur.

Les sections suivantes fournissent des détails supplémentaires sur Serverless Inference et son fonctionnement.

Prise en charge du conteneur

Pour votre conteneur de terminaux, vous pouvez choisir un conteneur SageMaker fourni par l'IA ou apporter le vôtre. SageMaker L'IA fournit des conteneurs pour ses algorithmes intégrés et des images Docker prédéfinies pour certains des frameworks d'apprentissage automatique les plus courants, tels qu'Apache MXNet, TensorFlow PyTorch, et Chainer. Pour obtenir la liste des images d' SageMaker IA disponibles, consultez Available Deep Learning Containers Images. Si vous apportez votre propre conteneur, vous devez le modifier pour qu'il fonctionne avec l' SageMaker IA. Pour plus d'informations sur l'ajout de votre propre conteneur, veuillez consulter Adaptez votre propre conteneur d'inférence pour Amazon AI SageMaker .

La taille maximale de l'image de conteneur que vous pouvez utiliser est de 10 Go. Pour les points de terminaison sans serveur, nous vous recommandons de créer un seul employé dans le conteneur et de ne charger qu'une seule copie du modèle. Notez que cela ne ressemble pas aux points de terminaison en temps réel, où certains conteneurs d' SageMaker IA peuvent créer un worker pour chaque vCPU afin de traiter les demandes d'inférence et de charger le modèle dans chaque vCPU.

Si vous disposez déjà d'un conteneur pour un point de terminaison en temps réel, vous pouvez utiliser le même conteneur pour votre point de terminaison sans serveur, bien que certaines fonctionnalités soient exclues. Pour en savoir plus sur les fonctionnalités de conteneur qui ne sont pas prises en charge dans Serverless Inference, veuillez consulter Exclusions de fonctions. Si vous choisissez d'utiliser le même conteneur, SageMaker AI séquestre (conserve) une copie de l'image de votre conteneur jusqu'à ce que vous supprimiez tous les points de terminaison qui utilisent l'image. SageMaker L'IA chiffre l'image copiée au repos à l'aide d'une clé détenue par l' SageMaker IA AWS KMS .

Taille de la mémoire

Votre point de terminaison sans serveur a une taille de mémoire RAM minimale de 1 024 Mo (1 Go), et la taille maximale que vous pouvez choisir est de 6 144 Mo (6 Go). Voici les tailles de mémoire parmi lesquelles vous pouvez choisir : 1 024 Mo, 2 048 Mo, 3 072 Mo, 4 096 Mo, 5 120 Mo ou 6 144 Mo. Serverless Inference attribue automatiquement des ressources de calcul proportionnelles à la mémoire que vous sélectionnez. Si vous choisissez une taille de mémoire plus grande, votre conteneur a accès à plus de CPUs v. Choisissez la taille de la mémoire de votre terminal en fonction de la taille de votre modèle. En règle générale, la taille de la mémoire doit être au moins aussi grande que celle de votre modèle. Vous devrez peut-être effectuer un benchmarking afin de choisir la bonne sélection de mémoire pour votre modèle en fonction de votre latence SLAs. Pour un guide étape par étape sur le benchmarking, consultez Présentation du kit d'analyse comparative Amazon SageMaker Serverless Inference. Les augmentations de taille de mémoire ont des prix différents ; consultez la page de tarification d'Amazon SageMaker AI pour plus d'informations.

Quelle que soit la taille de mémoire que vous choisissez, votre point de terminaison sans serveur dispose de 5 Go de stockage de disque éphémère disponible. Pour obtenir de l'aide sur les problèmes d'autorisations de conteneur lors de l'utilisation du stockage, veuillez consulter Résolution des problèmes.

Appels simultanés

L'inférence sans serveur à la demande gère les politiques de mise à l'échelle et les quotas prédéfinis pour la capacité de votre point de terminaison. Les points de terminaison sans serveur ont un quota pour le nombre d'appels simultanés pouvant être traités en même temps. Si le point de terminaison est appelé avant la fin du traitement de la première demande, il traite la deuxième demande simultanément.

La simultanéité totale que vous pouvez partager entre tous les points de terminaison sans serveur dans votre compte dépend de votre région :

Vous pouvez définir la simultanéité maximale à 200 pour un seul point de terminaison, et le nombre total de points de terminaison sans serveur que vous pouvez héberger dans une région est de 50. La simultanéité maximale pour un point de terminaison individuel empêche celui-ci de prendre tous les appels autorisés pour votre compte, et tous les appels de point de terminaison au-delà du maximum sont limités.

Pour savoir comment définir la simultanéité maximale pour votre point de terminaison, veuillez consulter Créer une configuration de point de terminaison. Pour plus d'informations sur les quotas et les limites, consultez la section Points de terminaison et quotas Amazon SageMaker AI dans le Références générales AWS. Pour demander une augmentation de la limite de service, contactez le support AWS. Pour obtenir des instructions sur la façon de demander une augmentation de la limite de service, consultez Régions et quotas pris en charge.

Réduction des démarrages à froid

Si votre point de terminaison d'inférence sans serveur à la demande ne reçoit pas de trafic pendant un certain temps, puis reçoit soudainement de nouvelles demandes, il pourrait lui falloir un certain temps pour lancer les ressources de calcul afin de traiter les demandes. C'est ce qu'on appelle un démarrage à froid. Étant donné que les points de terminaison sans serveur fournissent des ressources de calcul à la demande, votre point de terminaison peut connaître des démarrages à froid. Un démarrage à froid peut également avoir lieu si vos demandes simultanées dépassent le taux d'utilisation actuel des demandes simultanées. La durée de démarrage à froid dépend de la taille de votre modèle, du temps qu'il faut pour télécharger votre modèle et de l'heure de démarrage de votre conteneur.

Pour surveiller la durée de votre temps de démarrage à froid, vous pouvez utiliser la CloudWatch métrique Amazon OverheadLatency pour surveiller votre point de terminaison sans serveur. Cette métrique suit le temps nécessaire pour lancer de nouvelles ressources de calcul pour votre point de terminaison. Pour en savoir plus sur l'utilisation CloudWatch des métriques avec des points de terminaison sans serveur, consultez. Alarmes et journaux pour le suivi des métriques provenant des terminaux sans serveur

Vous pouvez minimiser les démarrages à froid en utilisant la simultanéité provisionnée. SageMaker L'IA garde le terminal au chaud et le rend prêt à réagir en quelques millisecondes, pour le nombre de simultanéité provisionnée que vous avez alloué.

Exclusions de fonctions

Certaines fonctionnalités actuellement disponibles pour l'inférence en temps réel par SageMaker IA ne sont pas prises en charge pour l'inférence sans serveur, notamment les packages de modèles AWS Marketplace GPUs, les registres Docker privés, les points de terminaison multimodèles, la configuration VPC, l'isolation du réseau, la capture de données, les variantes de production multiples, Model Monitor et les pipelines d'inférence.

Vous ne pouvez pas convertir votre point de terminaison en temps réel basé sur une instance en un point de terminaison sans serveur. Si vous essayez de mettre à jour votre point de terminaison en temps réel sans serveur, vous recevez un message ValidationError. Vous pouvez convertir un point de terminaison sans serveur en temps réel, mais une fois la mise à jour effectuée, vous ne pouvez pas le restaurer en mode sans serveur.

Premiers pas

Vous pouvez créer, mettre à jour, décrire et supprimer un point de terminaison sans serveur à l'aide de la console SageMaker AI AWS SDKs, du SDK Amazon SageMaker Python et du. AWS CLI Vous pouvez appeler votre point de terminaison à l' AWS SDKsaide du SDK Amazon SageMaker Python et du AWS CLI. Pour les points de terminaison sans serveur avec la simultanéité provisionnée, vous pouvez utiliser Application Auto Scaling afin de mettre à l'échelle automatiquement la simultanéité provisionnée en fonction d'une métrique cible ou d'un calendrier. Pour plus d'informations sur la configuration et l'utilisation d'un point de terminaison sans serveur, référez-vous au guide Opérations des terminaux sans serveur. Pour plus d'informations sur l'autoscaling des points de terminaison sans serveur avec la simultanéité provisionnée, consultez Mise à l'échelle automatique de la simultanéité provisionnée pour un point de terminaison sans serveur.

Exemples de blocs-notes et de blogs

Pour des exemples de blocs-notes Jupyter illustrant des flux de travail de point de terminaison end-to-end sans serveur, consultez les exemples de blocs-notes d'inférence sans serveur.