AI 模型一旦進入生產環境，就會面臨現實問題：

「這樣跑一個月要花多少錢？」
「模型效能夠快嗎？」
「能不能在不犧牲準確率的情況下降低成本？」

今天，我們要探討如何在 Azure AI Foundry 與 Vertex AI 上有效地平衡「效能、成本與準確度」。

🔹 成本與效能的三角關係

AI 系統的核心資源主要來自：

1. 運算成本（Compute）
2. 儲存成本（Storage）
3. API 呼叫與資料傳輸成本（Network & I/O）

這三者往往是互相牽制的：

因此，目標是 找到最佳平衡點：
在滿足 SLA（服務水準協議）的前提下，讓 AI 系統以最小成本運行。

🔹 Azure AI Foundry 的成本優化策略

Azure 提供多層級的成本控制與效能調整機制，特別是針對企業部署。

🧩 關鍵策略：

1️⃣ Auto-Scaling 推論端點（Managed Endpoints）

• 可設定 最小/最大實例數，依照流量自動擴縮。
• 適合應用於流量不穩定的 Chatbot 或 API 型應用。
• 搭配 Azure Monitor 可視化使用率。

2️⃣ 模型壓縮與加速

• 使用 ONNX Runtime 提升推論效能。
• 利用 FP16 / INT8 量化 (Quantization) 減少運算成本。
• 支援 Azure Machine Learning Acceleration SDK 進行自動調優。

3️⃣ Spot VM / Low Priority VM

• 在訓練階段使用臨時運算資源，節省 60~80% 成本。
• 適合非即時性訓練任務。

4️⃣ 成本預警與預算控制

• 透過 Azure Cost Management + Budgets
  自動監控使用狀況與預算超標警報。
• 可整合 Power BI 進行月報視覺化分析。

🔹 Vertex AI 的效能與成本調校機制

Google Vertex AI 強調 自動化與雲原生效能調整，提供許多智慧調優工具。

🧩 關鍵策略：

1️⃣ AutoML 模型壓縮

• AutoML 在導出模型時會自動優化權重與架構。
• 支援 Distillation（知識蒸餾），讓輕量模型維持高準確率。

2️⃣ GPU / TPU 資源彈性配置

• 可根據批次推論或即時預測（batch vs online prediction）
  自動選擇最適硬體。
• 支援 Preemptible VM，降低非關鍵訓練任務成本。

3️⃣ Vertex AI Prediction Scaling

• 根據流量自動伸縮端點，並支援「冷啟動預熱」。
• 可設定並行度、延遲上限、記憶體限制等效能參數。

4️⃣ BigQuery + Vertex AI 結合

• 直接在 BigQuery 中訓練與推論，免除大量資料搬移成本。
• 節省 Storage 與 Network I/O 成本，是 Google 雲端的一大優勢。

🔹 Azure vs Vertex AI 成本與效能比較

💡 簡結對比：

• Azure：更適合需要治理與預算控管的企業場景。
• Vertex AI：更適合需要高效訓練與自動化優化的開發團隊。

🔹 實務落地：三個優化方向

✅ 1. 成本預測與報表化

• 每次部署前評估 GPU / CPU 小時計費。
• 建立月度報表，追蹤花費趨勢與使用率。

✅ 2. 模型分層設計

• 輕量模型處理常見請求（如分類、摘要）。
• 重型模型僅處理高複雜任務（如生成、分析）。

✅ 3. 效能壓測與最佳化

• 透過 Locust / K6 / JMeter 模擬流量。
• 分析延遲（Latency）、吞吐量（Throughput）、成本比（Cost-per-call）。
• 以 成本效益比 (Cost-Effectiveness Ratio) 作為核心指標。

🔹 小結

在 Day22 我們學到：

• AI 成本主要來自運算、儲存與呼叫費用
• Azure 著重治理與監控，Vertex AI 則偏向自動化與效能調校
• 透過 Auto-Scaling、模型壓縮與資源配置策略
  能在效能與成本之間取得最優平衡
• 最終目標：讓每一塊 GPU 都花得值得！