MLOps Pipeline Capacity Planning — วางแผน

Spot: ใช้ Spot Instance สำหรับ Training + Checkpointing ลด 60-90%
FP16: ใช้ Mixed Precision ลด GPU Memory 50% เสีย Accuracy น้อยมาก
HPA: ตั้ง Auto-scaling ตาม QPS ไม่ใช่แค่ CPU Utilization
Monitor: ติดตาม GPU Utilization ถ้าต่ำกว่า 60% Right-size ลงได้
Budget: ตั้ง Budget Alert ป้องกันค่าใช้จ่ายเกินงบ

ML Capacity Planning

MLOps Pipeline Capacity Planning GPU CPU Memory Storage Auto-scaling Cost Optimization Training Inference Resource Sizing Production Operations

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — อ่านต่อ: Shadcn UI RBAC ABAC Policy

Resource	Training	Inference	Sizing Method	Cost Impact
GPU	A100 80GB / H100	T4 / L4 / A10G	Model size + batch	สูงสุด 70%
CPU	32-64 cores	4-16 cores	Data preprocessing	ปานกลาง 15%
RAM	128-512 GB	16-64 GB	Dataset + model	ต่ำ 5%
Storage	1-10 TB SSD	50-200 GB	Data + checkpoints	ต่ำ 5%
Network	10-100 Gbps	1-10 Gbps	Multi-GPU comm	ต่ำ 5%

วางแผน Resource GPU CPU RAM Storage Network Training Inference Peak Load Growth Rate Short-term Long-term Historical Usage Trend

แนะนำเพิ่มเติม — ติดตาม XM Signal