Configurazione delle risorse di calcolo per la previsione

Vertex AI alloca i nodi per gestire le previsioni online e batch. Quando esegui il deployment di un modello con addestramento personalizzato o di un modello AutoML in un Endpoint per fornire previsioni online o quando puoi richiedere previsioni batch, puoi personalizzare il tipo di macchina virtuale utilizzato dal servizio di previsione su questi nodi. Facoltativamente, puoi configurare i nodi di previsione per l'utilizzo delle GPU.

I tipi di macchine si differenziano per diversi aspetti:

• Numero di CPU virtuali (vCPU) per nodo
• Quantità di memoria per nodo
• Prezzi

Selezionando un tipo di macchina con più risorse di calcolo, puoi le previsioni con latenza più bassa o gestire più richieste di previsione contemporaneamente nel tempo.

Dove specificare le risorse di computing

Previsione online

Se vuoi utilizzare un modello con addestramento personalizzato o un modello tabulare AutoML devi specificare un tipo di macchina quando esegui il deployment dell'Model risorsa come DeployedModel a Endpoint. Per altri tipi di AutoML, Vertex AI configura automaticamente i tipi di macchina.

Specifica il tipo di macchina (e, facoltativamente, la configurazione GPU) nella dedicatedResources.machineSpec del tuo DeployedModel.

Scopri come eseguire il deployment di ciascun tipo di modello:

• Esegui il deployment di un modello tabulare AutoML nella console Google Cloud
• Esegui il deployment di un modello con addestramento personalizzato nella console Google Cloud
• Esegui il deployment di un modello con addestramento personalizzato utilizzando le librerie client

Previsione batch

Se vuoi ottenere previsioni batch da un modello con addestramento personalizzato tabulare, devi specificare un tipo di macchina quando crei un BatchPredictionJob risorsa. Specifica tipo di macchina (e, facoltativamente, configurazione GPU) nel dedicatedResources.machineSpec del tuo BatchPredictionJob.

Tipi di macchina

La tabella seguente mette a confronto i tipi di macchine disponibili per fornire previsioni da modelli con addestramento personalizzato e modelli tabulari AutoML:

Scopri di più sui prezzi di ogni macchina del testo. Scopri di più sulle specifiche dettagliate di questi tipi di macchina nella documentazione di Compute Engine di classificazione.

Trova il tipo di macchina ideale

Previsione online

Per trovare il tipo di macchina ideale per il tuo caso d'uso, ti consigliamo di caricare il modello su più tipi di macchina e di misurare caratteristiche come latenza, costo, contemporaneità e velocità effettiva.

Un modo per farlo è eseguire questo blocco note su più tipi di macchina e confrontarne i risultati per trovare quello che funziona la soluzione migliore per te.

Vertex AI prenota circa 1 vCPU su ogni replica per l'esecuzione dei processi di sistema. Ciò significa che l'esecuzione del blocco note su una singola sarebbe paragonabile a un tipo di macchina bi-core per la distribuzione per le previsioni.

Quando prendi in considerazione i costi di previsione, ricorda che, anche se le macchine più grandi costano in più, possono ridurre il costo complessivo perché sono necessarie meno repliche lo stesso carico di lavoro. Questo è particolarmente evidente per le GPU, che tendono a costare in più all'ora, ma possono offrire una latenza minore e un costo complessivo inferiore.

Previsione batch

Per ulteriori informazioni, vedi Scegliere il tipo di macchina e il numero di repliche.

Acceleratori GPU facoltativi

Alcune configurazioni, ad esempio la serie A2. e la serie G2, hanno un un numero fisso di GPU integrate.

Altre configurazioni, come la serie N1, ti consentono di aggiungere facoltativamente GPU per accelerare ogni di previsione.

Per aggiungere acceleratori GPU facoltativi, devi tenere conto di diversi requisiti:

• Puoi utilizzare le GPU solo quando la tua risorsa Model è basata su un criterio TensorFlow SavedModel o quando utilizzare un container personalizzato che sia stato progettato per sfruttare le GPU. Non puoi utilizzare GPU per scikit-learn o modelli XGBoost.
• La disponibilità di ogni tipo di GPU varia in base alla regione utilizzata per il modello. Scopri quali tipi di GPU sono disponibili e in cui regioni.
• Puoi utilizzare un solo tipo di GPU per la risorsa DeployedModel oppure BatchPredictionJob e ci sono Limitazioni al numero di GPU che puoi aggiungere in base al tipo di macchina che stai utilizzando. Queste limitazioni sono descritte nella tabella seguente.

La tabella seguente mostra le GPU facoltative disponibili online e il numero di GPU di ciascun tipo che puoi utilizzare Tipo di macchina Compute Engine:

Numeri validi di GPU per ogni tipo di macchina
Tipo di macchina	NVIDIA Tesla P100	NVIDIA Tesla V100	NVIDIA Tesla P4	NVIDIA Tesla T4
n1-standard-2	1, 2, 4	1, 2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-standard-4	1, 2, 4	1, 2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-standard-8	1, 2, 4	1, 2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-standard-16	1, 2, 4	2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-standard-32	2, 4	4 e 8	2, 4	2, 4
n1-highmem-2	1, 2, 4	1, 2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-highmem-4	1, 2, 4	1, 2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-highmem-8	1, 2, 4	1, 2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-highmem-16	1, 2, 4	2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-highmem-32	2, 4	4 e 8	2, 4	2, 4
n1-highcpu-2	1, 2, 4	1, 2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-highcpu-4	1, 2, 4	1, 2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-highcpu-8	1, 2, 4	1, 2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-highcpu-16	1, 2, 4	2, 4, 8	1, 2, 4	1, 2, 4
n1-highcpu-32	2, 4	4 e 8	2, 4	2, 4

Le GPU facoltative comportano costi aggiuntivi.

Passaggi successivi

• Esegui il deployment di un modello tabulare AutoML nella console Google Cloud
• Esegui il deployment di un modello con addestramento personalizzato nella console Google Cloud
• Esegui il deployment di un modello con addestramento personalizzato utilizzando le librerie client
• Ottenere previsioni batch