Offre gratuite

Dans le cadre de l'offre gratuite d'AWS, vous pouvez commencer à utiliser Amazon SageMaker Ground Truth gratuitement. Pendant les deux premiers mois consécutifs à la première utilisation d'Amazon SageMaker, vos 500 premiers objets étiquetés par mois sont gratuits (à l'exclusion des coûts supplémentaires liés à l'utilisation d'un fournisseur d'étiquetage, d'Amazon Mechanical Turk ou de données de synthèse).

Informations de tarification d'Amazon SageMaker Ground Truth Plus

Amazon SageMaker Ground Truth Plus vous aide à créer des jeux de données d'entraînement ML de haute qualité sans avoir à créer des applications d'étiquetage ou à gérer la main-d'œuvre d'étiquetage vous-même. SageMaker Ground Truth Plus est facturé à l'étiquette, qui peut être une boîte englobant, un cuboïde, une paire clé-valeur, et plus encore.

Avec SageMaker Ground Truth Plus, vous recevez un devis personnalisé qui est adapté à votre cas d'utilisation et vos exigences spécifiques. Pour obtenir un devis personnalisé, remplissez le formulaire des exigences concernant le projet.

Informations de tarification d'Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon SageMaker Ground Truth vous aide à créer des jeux de données d'entraînement pour le ML. SageMaker Ground Truth étiquette votre contenu (images, audio, texte, etc.) en guidant étape par étape une personne chargée de l'étiquetage pendant tout le processus, appelé flux. Trois groupes de personnes peuvent attribuer des étiquettes par le biais de ces flux : les employés Amazon Mechanical Turk, vos employés ou les fournisseurs tiers. SageMaker Ground Truth peut également apprendre de ces étiquettes et étiqueter les objets automatiquement.

Vous payez chaque objet étiqueté (comme une image, un enregistrement audio ou une section de texte), qu'il soit étiqueté automatiquement par SageMaker Ground Truth ou par une personne. Si vous faites appel à un fournisseur ou à Mechanical Turk pour l'étiquetage, des frais supplémentaires vous sont facturés pour chaque objet étiqueté. Si vos employés se chargent de l'étiquetage, aucun coût supplémentaire ne vous est facturé pour chaque objet étiqueté.

Génération de données de synthèse

SageMaker Ground Truth vous aide à créer des jeux de données d'entraînement ML de haute qualité en utilisant un grand volume de données étiquetées générées synthétiquement. Les données de synthèse sont facturées à l'étiquette.

Pour générer des données de synthèse, vous pouvez demander un devis personnalisé, adapté à votre cas d'utilisation et à vos exigences spécifiques. Pour obtenir un devis personnalisé, remplissez le formulaire des exigences concernant le projet.

Détails de tarification des objets

Vous êtes facturé pour le nombre d'objets de jeux de données vérifiés. Un objet de jeu de données est une unité de données atomique sur toutes les modalités.

Objets vérifiés (images, trames vidéo, documents texte, fichiers audio et plus encore)

Nuages de points 3D

Détails de tarification de la main-d'œuvre

Flux intégré avec Amazon Mechanical Turk

Si vous utilisez Amazon Mechanical Turk pour la labélisation, vous payez par objet et par instance de vérification. Nous vous recommandons d'utiliser plusieurs entités de labélisation par objet pour améliorer la précision de la labélisation.

Fournisseur

Si vous utilisez un fournisseur, le coût par label est fixé par ce dernier. Vous pouvez consulter les informations de tarification de chaque fournisseur sur AWS Marketplace

Exemples de tarification d'Amazon SageMaker Ground Truth

Étiquetage réalisé par des employés internes

Une entreprise de fabrication utilise le ML pour classer les images de ses produits. Pour entraîner son modèle, elle étiquette 40 000 images avec des noms de produits. Pour ce faire, ses employés utilisent un flux de travail intégré pour la classification de toutes les 40 000 images

Puisque l’entreprise a utilisé ses propres employés, le prix de chacune des 40 000 images étiquetées sera de 0,08 USD.

Coût total = 40 000 images étiquetées par des personnes x 0,08 USD par image = 3 200 USD

Utilisation de Mechanical Turk pour l'étiquetage réalisé par des personnes avec flux personnalisé

Une agence de publicité utilise le ML pour déterminer les opinions et le contenu liés aux publications sur les réseaux sociaux. Pour entraîner son modèle, elle décide d'étiqueter 85 000 publications. Elle décide de créer et de charger un flux personnalisé et de définir un paiement de 0,036 USD par publication. Elle souhaite également étiqueter trois fois chaque publication afin d'améliorer la précision des étiquettes. 85 000 publications sont étiquetées par des humains via SageMaker Ground Truth.

Étant donné que l'entreprise utilise Mechanical Turk, le coût comprend des frais supplémentaires de 0,036 USD par publication étiquetée par un humain pour payer l'étiqueteur.

Coût total = (50 000 x 0,08 USD par article) + (35 000 publications x 0,04 USD) + (85 000 publications étiquetées par une personne x 0,036 USD par publication x 3 étiqueteurs par objet) = 14 580 USD

Utilisation de Mechanical Turk pour l'étiquetage par une personne avec flux intégré

Une maison d'édition utilise le ML pour créer une application de traitement du langage naturel pour classer des articles de journaux. Pour entraîner son modèle, elle étiquette 200 000 articles. Elle opte pour un flux intégré de classification de texte et décide de faire étiqueter chaque article trois fois pour améliorer la précision des étiquettes. 40 000 articles sont étiquetés par des personnes par le biais de SageMaker Ground Truth et 160 000 le sont automatiquement.

Étant donné que l'entreprise utilise Mechanical Turk, le flux de classification de texte inclut des frais supplémentaires de 0,012 USD par article étiqueté par une personne, afin de payer l'étiqueteur.

Coût total = (50 000 x 0,08 USD par article) + (150 000 articles x 0,04 USD par article) + (40 000 articles étiquetés par un humain x 0,012 USD par article x 3 étiqueteurs par objet) + Formation et inférence des coûts** Amazon SageMaker = 11 440 USD + Formation et inférence des coûts** Amazon SageMaker

** Ces coûts dépendent de plusieurs facteurs, dont le type de jeu de données utilisé, le type de tâche d'étiquetage et la résolution des images de votre ensemble de données.

Ressources de tarification supplémentaires

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Tarification Amazon SageMaker Ground Truth
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