Publié le: Aug 16, 2022
Amazon Rekognition Custom Labels est un service de machine learning automatisé (AutoML) qui permet aux clients de créer des modèles de reconnaissance d'image personnalisés afin de détecter des objets et des scènes propres à leurs activités, sans avoir besoin d'une expertise approfondie en machine learning. Dès maintenant, Custom Labels peut automatiquement mettre à l’échelle les unités d’inférence d’un modèle entraîné en fonction de la charge de travail du client. Cela réduit le coût d’inférence du modèle, étant donné que les clients n’ont plus besoin de prévoir davantage d’unités d’inférence que nécessaire pour traiter les volumes d’images maximum ou fluctuant.
Auparavant, les clients utilisant Custom Labels et ayant des charges de travail imprévisibles devaient définir un nombre minimum d’unités d’inférence pour pouvoir traiter le volume le plus élevé d’images prévu. Cela a eu pour effet d’augmenter les coûts, étant donné que le nombre minimum d’unités d’inférence était utilisé, même en cas de volume plus faible ou inexistant. Grâce à la prise en charge de la mise à l’échelle automatique, les clients peuvent désormais définir tant un nombre minimum que maximum d’unités d’inférence. Custom Labels augmente ou diminue de manière dynamique les unités d’inférence dans la fourchette spécifiée en fonction des volumes d’images. Les clients ne paient que pour les unités d’inférence qu’ils utilisent. Notez que le minimum autorisé est 1. À titre d’exemple, imaginons qu’un client spécifie au minimum 1 unité d’inférence et 5 au maximum. Si la charge de travail du client a utilisé 5 unités d’inférence pendant 5 heures et 1 unité d’inférence pendant le reste de la journée, le client ne paie alors que 176 USD (19 heures x 4 USD par heure x 1 unité d’inférence + 5 heures x 4 USD par heure x 5 unités d’inférence). Sans la mise à l’échelle automatique, le client aurait dû payer 480 USD (24 heures x 4 USD par heure x 5 unités d’inférence).
Cette fonctionnalité est disponible dans toutes les régions prises en charge par Amazon Rekognition Custom Labels. Pour en savoir plus sur Amazon Rekognition Custom Labels, consultez sa documentation. Pour commencer, visitez la console Custom Labels dès aujourd’hui.