在 AI 專案的真實運營中，「效能」與「成本」永遠是一體兩面。
隨著模型上線並持續被使用，如何控制運算支出、保持服務穩定，
成為每個 AI 團隊都必須面對的挑戰。

今天我們將從以下幾個角度深入探討：

• 成本優化的核心觀念
• 自動擴展（Auto Scaling）的重要性
• Azure 與 Vertex AI 的成本控制機制
• 真實案例與最佳實踐建議

🔹 為什麼 AI 成本管理很重要？

AI 模型的運行不像傳統 API：

• 需要大量 GPU/TPU 資源
• 模型推論可能在幾百毫秒到幾秒之間
• 請求量高峰時，運算成本會急遽上升

📈 一個每天 10,000 次推論的中型模型，若每次推論耗時 2 秒、使用 A100 GPU，
每月成本可能高達數千美元。
因此，在雲端設計階段就導入成本控制策略，可以讓 AI 專案更可持續發展。

🔹 成本優化的核心策略

🔹 Azure AI Foundry 的成本優化機制

🧩 1️⃣ Compute Instance 與 Compute Cluster

• Compute Instance：適合開發與測試階段（單一 VM）
• Compute Cluster：支援自動擴展的生產環境
  • 可設定最小與最大節點數
  • 可根據 CPU/GPU 使用率自動調整

範例設定：

az ml compute update -n mycluster \
  --min-instances 1 \
  --max-instances 5 \
  --scale-settings scaleout

2️⃣ Auto Scale Policies

Azure 支援 CPU/GPU 使用率、佇列長度 等指標自動擴展。
例如：若 GPU 使用率超過 70%，自動擴增節點。

{
"autoscale": {
"min_node_count": 1,
"max_node_count": 5,
"scale_out_threshold": 70,
"scale_in_threshold": 30
}
}

🧩 3️⃣ 使用低成本選項：Spot VM

以更低價格租用閒置 GPU 資源

適合非即時或批次推論任務

可節省高達 60~80% 成本

🧩 4️⃣ Cost Management + Budgets

可在 Azure Cost Management 中設定 AI 專案預算

自動觸發警示（Email / Teams 通知）

可針對每個 Resource Group 追蹤成本走向

🔹 Google Vertex AI 的成本優化機制
🧩 1️⃣ AutoML 與自動資源配置

Vertex AI Endpoint 可設定 自動擴展 (Auto Scaling)

可依據流量、佇列長度、自定義指標動態調整節點數

{
"autoScaling": {
"minReplicaCount": 1,
"maxReplicaCount": 5,
"scaleInControl": {"maxScaledInReplicas": 1}
}
}

🧩 2️⃣ 使用 Spot / Preemptible GPU

Vertex AI 支援 Preemptible GPU / TPU，成本最低但可能中斷

適合離線訓練與批次推論

🧩 3️⃣ Batch Prediction

將多筆輸入集中處理，提升 GPU 使用率

可同時降低記憶體壓力與 API 呼叫次數

gcloud ai batch-predictions create
--model=projects/myproject/locations/us-central1/models/12345
--input-path=gs://input-data/predict.jsonl
--output-path=gs://output-data/

🧩 4️⃣ Cost Table + Recommender

Vertex AI 與 Cloud Billing 整合，可即時檢視模型成本

Cloud Recommender 會根據使用模式提供節省建議（如降級機型或減少閒置節點）

實務最佳實踐建議

設定 Auto Scaling Policy

根據 CPU/GPU 使用率與佇列長度進行擴縮。

建議最少 1 節點保持「預熱」以降低冷啟動延遲。

批次化推論

若應用場景允許，將多筆請求合併推論。

對於文生圖、文生文等模型特別有效。

預算控制與預警

為每個專案設定月度上限，觸發 Email/Slack 通知。

以防止因異常流量造成爆量支出。

善用 Spot / Preemptible 資源

適用於非即時場景（如模型訓練或批次轉換）。

若模型支援中斷重啟，可節省大量成本。

監控成本趨勢與效能指標

每週檢視 GPU 利用率、API 呼叫次數。

自動生成報告供產品團隊參考。