机器学习平台PAI助力模型推理服务降本增效

人工智能

2023-03-26 03:33:38

PAI 抢占型实例：降低模型推理服务成本的杀手锏

简介

随着人工智能技术的飞速发展，模型推理服务已成为企业 AI 应用中的中流砥柱。然而，模型推理服务常常消耗大量计算资源，导致成本高企。百度机器学习平台 PAI 推出的抢占型实例功能，为企业大幅降低模型推理服务成本提供了利器。

什么是抢占型实例？

抢占型实例是 PAI 平台提供的一种特殊类型的计算实例。其价格通常低于普通实例，但在更高优先级任务需要使用计算资源时，抢占型实例可能会被抢占。对于对延迟不敏感的推理任务，抢占型实例是一个非常划算的选择。

抢占型实例的适用场景

抢占型实例适用于以下推理成本敏感场景：

AIGC 内容生成异步推理： AIGC 内容生成需要大量推理计算资源，抢占型实例可以帮助降低成本。
批量图像处理： 批量图像处理任务通常需要大量时间，抢占型实例可以帮助降低成本。
批量音视频处理： 批量音视频处理任务也需要大量推理计算资源，抢占型实例可以帮助降低成本。

实战案例：某电商企业节省成本 90%

某电商企业使用 PAI 平台的抢占型实例来运行其产品推荐模型。该模型每天需要处理数亿次推理请求，如果使用普通实例，每月推理服务成本将高达数十万元。然而，使用抢占型实例后，每月推理服务成本仅为数千元，节省了 90% 以上的成本。

抢占型实例的优势

显著降低成本： 抢占型实例的价格通常远低于普通实例，从而大幅降低推理服务成本。
按需使用： 抢占型实例采用按需付费模式，仅在使用时才计费，进一步降低成本。
弹性伸缩： 抢占型实例支持弹性伸缩，可根据推理任务的实际需求自动调整计算资源，优化成本效率。

代码示例

使用 PAI 平台创建抢占型实例的代码示例：

from pai import client

pai = client.PAIClient()
resource = client.InstanceResource(
    cpu=1,  # CPU 核数
    memory=2048,  # 内存容量，单位为 MB
    gpu_type="NVIDIA_TESLA_T4",  # GPU 类型，可根据需要选择
    gpu_num=1,  # GPU 卡数
    instance_type="抢占型实例",  # 指定抢占型实例
)
job_config = client.JobConfig(resource=resource)
job_spec = client.JobSpec(
    image="your_image",  # 镜像名称
    name="your_job_name",  # 作业名称
    job_config=job_config,
)
job_id = pai.create_job(job_spec)