基于AWS的大模型调用场景：10大成本优化实战方案

大模型训练与推理是AI领域的计算密集型场景，如何在AWS上实现高性能与低成本的双重目标？本文从实例选型、弹性伸缩、存储优化等角度，分享10个经过验证的AWS成本优化策略，帮助企业节省30%以上成本。

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一、大模型场景的成本痛点分析

1. 计算资源消耗高

   • GPU实例（如p3.16xlarge）每小时成本可达数十美元，长时间训练成本指数级增长。

2. 存储与数据传输成本

   • 大模型参数文件（如千亿级模型）占用TB级存储，跨区域数据传输费用激增。

3. 资源闲置浪费

   • 训练任务间歇性执行，固定实例导致空闲时段资源浪费。

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二、AWS成本优化十大核心策略

1. GPU实例选型：选择性价比最优的型号

• 策略：优先使用最新一代GPU实例（如P4d/P5），单位算力成本比旧型号低20%~40%。

• 操作建议：

  # 使用AWS CLI查询GPU实例价格（以us-east-1为例）
  aws ec2 describe-spot-price-history --instance-types p4d.24xlarge \
  --product-descriptions "Linux/UNIX" --start-time $(date +%Y-%m-%dT%H:%M:%S)

2. 弹性伸缩：按需启停训练集