Kosten pro Vorhersage erfassen

Eine monatliche Cloud-Rechnung zeigt nicht, welches Modell Geld verschwendet. Kosten pro Vorhersage verwandeln die Ausgaben in eine Kennzahl, die Sie vergleichen, optimieren und begründen können.

Beginnen Sie mit den Grundlagen: Teilen Sie die gesamten Serving-Kosten durch die Anzahl der bereitgestellten Vorhersagen. Dieses Verhältnis ist Ihr Ausgangswert für die Kosten pro Vorhersage.

Rechenleistung ist nur ein Teil davon. Für ein vollständiges Bild müssen Sie Speicher, Netzwerk und Protokollierung einbeziehen, um die tatsächlichen Gesamtkosten des Servings zu erfassen.

Ohne Kennzeichnungen können Sie eine gemeinsame Rechnung nicht aufteilen. Ressourcen-Tags an Instanzen und Buckets ermöglichen es Ihnen, die Ausgaben jedem einzelnen Modell zuzuordnen.

Erhöhen Sie bei jeder bedienten Anfrage einen Zähler, damit das Volumen niemals geschätzt werden muss. Ein Vorhersagezähler ist der Nenner, auf dem Ihre gesamte Kennzahl basiert.

Eine Instanz, für die Sie bezahlen, obwohl sie nichts bereitstellt, erhöht die Kosten pro Vorhersage. Wenn Sie die Leerlaufzeit beobachten, erkennen Sie, wo Geld ohne Gegenleistung abfließt.

Sobald für jedes Modell die Kosten pro Vorhersage feststehen, ordnen Sie die Modelle. Das teuerste Modell ist Ihr klarstes Optimierungsziel.

Wenn viele Eingaben in einem Durchlauf verarbeitet werden, verteilt sich der feste Overhead auf mehr Ergebnisse. Batch-Verarbeitung ist oft der schnellste Weg, die Kosten pro Vorhersage zu senken.

Eine Zahl, die niemand sieht, verändert nichts. Stellen Sie die Kosten pro Vorhersage im Zeitverlauf auf einem Dashboard dar, damit Regressionen sichtbar werden, bevor die Rechnung steigt.

Legen Sie Zielkosten pro Vorhersage fest und lassen Sie sich warnen, sobald Sie diese überschreiten. Ein Kostenbudget erkennt unkontrollierte Ausgaben sofort, wenn ein Deployment schiefgeht.

Günstig ist nur dann gut, wenn sich das Modell weiterhin lohnt. Setzen Sie die Kosten pro Vorhersage ins Verhältnis zum geschäftlichen Nutzen, den jede Vorhersage erzeugt.

Sie haben die Kosten pro Vorhersage berechnet, Ressourcen gekennzeichnet, Anfragen gezählt, Modelle verglichen und eine Budgetwarnung eingerichtet, damit die Ausgaben im Rahmen bleiben. 📊