机器学习平台 PAI 支持抢占型实例，模型服务最高降本 90%

news2024/11/18 19:35:39

助力模型推理服务降本增效，适用于推理成本敏感场景，如：AIGC 内容生成异步推理、批量图像处理、批量音视频处理等。

在 AI 开发及服务不断追求效率的背景下，阿里云机器学习平台 PAI 宣布支持抢占型实例（Spot Instance）。在模型推理环节，用户可以通过 PAI-EAS 模型在线服务平台灵活选择抢占型实例来运行推理时延相对不敏感的任务，进而节省服务成本，同等机型的抢占型实例与按量付费实例相比，最高可实现 90% 的成本优化。

什么是抢占型实例

抢占型实例（Spot Instance）是计算资源的一种购买方式。与传统的包年包月实例、按量付费实例不同，抢占型实例的售价跟随市场需求与库存的供需关系实时浮动。PAI-EAS 抢占型实例基于公共资源组内空闲的计算资源提供服务，可以为用户提供低价资源，价格最低可至按量付费实例的 10%。各类实例购买方式的单价比较为：无保护抢占型实例 < 有保护抢占型实例 < 预付费实例 < 按量付费实例。

用户在使用 PAI-EAS 抢占型实例前，首先需要设置出价上限，并选定是否设置 1 小时保护期。当成功部署服务时，PAI-EAS 会自动竞价抢占相应资源。

购买抢占型实例：

当实例库存充足且用户配置的出价上限不低于当前抢占型实例市场价，则成功抢占资源。

使用抢占型实例：

若用户设置 1 小时保护期，购买抢占型实例成功后，默认至少保障使用 1 小时该实例资源。在 1 小时保护期内，若实例市场价超出用户设定的出价上限，仍将按照出价上限计费。超过 1 小时后，当出现实例库存不足或出价上限低于市场价的情况，实例会立刻释放。
若用户未设置 1 小时保护期，购买抢占型实例成功后，当出现实例库存不足或出价上限低于市场价的情况，实例会立刻释放。

多实例部署

在使用抢占型实例部署服务时，若只指定单一规格的计算资源，会出现由于出价不高或库存不足导致服务长时间无法拉起的情况；或者因 spot 价格上浮导致资源释放，从而造成服务处于 pending。针对该问题，PAI-EAS 部署环节支持多规格实例选择，通过遍历服务资源配置中的规格列表来拉起资源，从而极大降低因抢占型实例释放带来的部署风险，保证服务的稳定运行。

通过这张图对 PAI-EAS 抢占型实例（Spot Instance）的计价规则进行简要示意。如图所示，该实例按量付费实例价格为 13.98 元/小时，用户的出价上限为 5 元/小时并设置了 1 小时保护期。通过抢占型实例，用户得以以较低的价格使用计算资源。
在这里插入图片描述

注：以 2023 年 4 月 23 日 PAI-EAS 公共资源组抢占型实例价格进行示例，机型为 8vCPU+30GB+1*A10

PAI-EAS 抢占型实例适用场景

PAI-EAS 抢占型实例（Spot Instance）适用于对价格非常敏感、但对推理服务实时性及稳定性相对不敏感的场景，如：

AIGC 内容生成的异步推理场景
图像识别、OCR 等批量后处理的图像分析
视频分割、视频分类等批量后处理的视频分析
语音分割、语音转文字等异步推理或批量推理的的语音分析
Stable Diffusion 等 AI 绘画的异步批量处理场景

当用户不需要实时拿到推理返回的结果，而是可以接受一段时间（例如 1 小时内）的延迟，这些情况就适合采用抢占型实例优化服务成本。

在实际业务场景中，客户可以先购买一定量的预付费资源作为保底资源，保障服务可以顺利运行；而对于弹性部分，可以根据业务场景搭配使用不同机型的抢占型实例，并通过 PAI-EAS 提供的自动弹性伸缩功能来自动扩缩抢占型实例，当因价格原因无法通过抢占型实例扩容时，PAI-EAS 也提供多规格实例选择让用户使用普通按量付费实例进行扩容，从而以较低的组合成本保障服务稳定运行。