Для минимизации затрат на использование облачных ресурсов с Jupyter Notebooks можно применять следующие рекомендации:
Использование Serverless режима позволяет оплачивать только фактически использованные вычислительные ресурсы. Это особенно эффективно, если ваши задачи имеют переменные загрузки.
Оптимизация хранения данных:
Холодное хранилище S3 — для длительного хранения данных и результатов экспериментов используйте холодное хранилище, такое как S3. Это позволяет значительно снизить расходы по сравнению с горячими видами хранения.
Сжатие данных — храните данные в сжатых форматах, например, .gzip, .zip, чтобы уменьшить объем хранилища и, соответственно, стоимость хранения. Избегайте постоянного обновления данных, храните их в неизменяемых архивах.
Сохранение Conda-окружений — используйте специальные утилиты, такие как conda-pack или conda-env export, чтобы сохранять задействованные окружения в виде архивов на S3. Это сократит время и ресурсы на их повторную установку в новых ноутбуках, так как вы сможете быстро развернуть готовое рабочее окружение.
Эти стратегии помогут оптимизировать затраты на облачные ресурсы, оставляя достаточно гибкости для масштабирования и эффективного использования ресурсов в зависимости от текущих потребностей ваших проектов.