Amazon SageMaker は、機械学習専用に構築された幅広い一連の機能をまとめて提供することにより、データサイエンティストとデベロッパーが高品質の機械学習 (ML) モデルを迅速に準備、構築、トレーニング、およびデプロイするのを支援します。SageMaker は主要な機械学習フレームワーク、ツールキット、およびプログラミング言語をサポートします。

SageMaker では、使用した分のみ料金が発生します。支払いの選択肢は 2 つあります。1 つ目はオンデマンド料金で、最低料金や前払いの義務はありません。2 つ目の SageMaker Savings Plans は、一定の使用量のコミットメントと引き換えに、柔軟な使用量ベースの料金モデルを提供します。

Amazon SageMaker 無料利用枠

Amazon SageMaker は無料でお試しいただけます。AWS 無料利用枠の一環として、Amazon SageMaker の使用を無料で開始できます。無料利用枠は、初めて SageMaker リソースを作成した最初の月から始まります。Amazon SageMaker の無料利用枠の詳細は、以下の表でご確認いただけます。

Amazon SageMaker の機能 最初の 2 か月間は 1 か月あたりの無料利用枠を利用可能
スタジオノートブック、およびノートブックインスタンス Studio ノートブックで 250 時間の ml.t3.medium インスタンス、またはノートブックインスタンスで 250 時間 の ml.t2 medium インスタンスまたは ml.t3.medium インスタンス
RStudio on SageMaker RSession アプリケーションの ml.t3.medium インスタンスを 250 時間分、および RStudioServerPro アプリケーションの ml.t3.medium インスタンスを無料で提供
Data Wrangler 25 時間の ml.m5.4xlarge インスタンス
Feature Store 1,000 万の書き込みユニット、1,000 万の読み取りユニット、25 GB のストレージ
トレーニング 50 時間の m4.xlarge または m5.xlarge インスタンス
リアルタイム推論 125 時間の m4.xlarge または m5.xlarge インスタンス
サーバーレス推論 150,000 秒の推論期間
Canvas セッション時間は 750 時間/月、最大 10 のモデル作成リクエスト/月、それぞれ最大 100 万セル/モデル作成リクエスト
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オンデマンド料金

  • Studio ノートブック

  • Amazon SageMaker Studio ノートブック
    Amazon SageMaker Studio ノートブックは、ワンクリックですばやくスピンアップができる Jupyter ノートブックです。基盤となるコンピューティングリソースは完全に伸縮自在であり、ノートブックは他の人と簡単に共有できるため、シームレスなコラボレーションが可能になります。使用期間に基づいて、選択したインスタンスタイプについて課金されます。

  • RStudio on SageMaker

  • RStudio on SageMaker
    RStudio on SageMaker は、モデル開発を加速し、生産性を向上させるためのオンデマンドクラウドコンピューティングリソースを提供します。 RStudio Session アプリケーションと RStudio Server Pro アプリケーションを実行するために選択したインスタンスタイプに対して課金されます。

    RStudioServerPro アプリケーション

  • ノートブックインスタンス

  • ノートブックインスタンス
    ノートブックインスタンスは、Jupyter Notebook アプリを実行するコンピューティングインスタンスです。使用期間に基づいて、選択したインスタンスタイプについて課金されます。

  • 処理

  • Amazon SageMaker Processing
    Amazon SageMaker Processing を使用すると、フルマネージド型のインフラストラクチャで前処理、後処理、およびモデル評価のワークロードを簡単に実行できます。使用期間に基づいて、選択したインスタンスタイプについて課金されます。

  • Data Wrangler

  • Amazon SageMaker Data Wrangler
    Amazon SageMaker Data Wrangler は、機械学習用のデータを集約して準備するのにかかる時間を数週間から数分に短縮します。データのクレンジング、探索、および視覚化に使用した時間について料金をお支払いいただきます。SageMaker Data Wrangler は、インスタンスタイプごとに秒単位で料金設定されています。*

    Amazon SageMaker Data Wrangler ジョブ

    Amazon SageMaker Data Wrangler ジョブは、データフローが SageMaker Data Wrangler からエクスポートされるときに作成されます。SageMaker Data Wrangler ジョブを使用すると、データ準備ワークフローを自動化できます。SageMaker Data Wrangler ジョブは、データ準備ワークフローを新しいデータセットに再適用して時間を節約するのに役立ち、秒単位で請求されます。

  • Feature Store

  • Amazon SageMaker Feature Store
    Amazon SageMaker Feature Store は、機械学習のために特徴を取り込み、保存し、提供するための一元的なリポジトリです。お客様は、SageMaker Feature Store での書き込み、読み取り、およびデータストレージについて課金されます。書き込みは KB ごとに書き込みリクエストユニットとして課金され、読み取りは 4 KB ごとに読み取りリクエストユニットとして課金され、データストレージは GB あたり月額料金に基づいて課金されます。

  • トレーニング

  • Amazon SageMaker トレーニング
    Amazon SageMaker は、モデルのトレーニング、調整、およびデバッグに必要なすべてを提供することで、機械学習 (ML) モデルのトレーニングを容易にします。選択したインスタンスタイプの使用料金が請求されます。Amazon SageMaker Debugger を使用してトレーニング中に問題をデバッグし、リソースをモニタリングする場合、組み込みルールを使用してトレーニングジョブをデバッグしたり、独自のカスタムルールを記述したりできます。組み込みルールを使用したトレーニングジョブのデバッグには、追加料金はかかりません。カスタムルールについては、使用期間に基づいて、選択したインスタンスタイプについて課金されます。

  • リアルタイム推論

  • Amazon SageMaker ホスティング: リアルタイム推論
    Amazon SageMaker は、リアルタイムの予測が必要なユースケースにリアルタイムの推論を提供します。選択したインスタンスタイプの使用料金が請求されます。Amazon SageMaker Model Monitor を使用して、リアルタイムの推論を提供する高精度のモデルを維持する場合、組み込みルールを使用してモデルをモニタリングしたり、独自のカスタムルールを記述したりできます。組み込みルールについては、最長 30 時間のモニタリングを無料でご利用いただけます。追加料金は使用期間に基づきます。独自のカスタムルールを使用する場合は、別途料金が発生します。

  • 非同期推論

  • Amazon SageMaker 非同期推論:
    Amazon SageMaker 非同期推論は、受信したリクエストをキューに入れて非同期に処理する、ほぼリアルタイムの推論オプションです。このオプションは、データが到着したときに大規模なペイロードを処理する必要がある場合や、推論処理時間が長く、サブ秒のレイテンシー要件を持たないモデルを実行する場合に使用します。選択したインスタンスの種類に応じて課金されます。

  • バッチ変換

  • Amazon SageMaker バッチ変換
    Amazon SageMaker バッチ変換を使用すると、データセットを複数のチャンクに分けたりリアルタイムのエンドポイントを管理したりする必要はありません。SageMaker バッチ変換により、大小のバッチデータセットに対する予測を実行できます。使用期間に基づいて、選択したインスタンスタイプについて課金されます。

  • サーバーレス推論

  • Amazon SageMaker Serverless Inference
    Amazon SageMaker Serverless Inference を使用すると、基盤となるインフラストラクチャを設定または管理することなく、推論用の機械学習モデルをデプロイできます。Serverless Inference では、推論要求の処理に使用されるコンピューティング性能、ミリ秒単位の請求、および処理されるデータの量に対してのみ料金を支払います。 コンピューティング料金は、選択したメモリ設定によって異なります。

  • JumpStart

  • Amazon SageMaker JumpStart
    Amazon SageMaker JumpStart は、人気のモデルコレクション (「モデルズー」とも呼ばれる) にワンクリックでアクセスできるため、機械学習をすばやく簡単に始めることができます。Jumpstart は、一般的な機械学習ユースケースを解決するエンドツーエンドソリューションも提供しており、お客様のニーズに合わせてカスタマイズすることができます。JumpStart のモデルやソリューションの使用には、追加料金はかかりません。基礎となるトレーニングおよび推論インスタンスの使用時間については、手動で作成した場合と同じように課金されます。

インスタンスの詳細

Amazon SageMaker P4d インスタンスの製品詳細

インスタンスサイズ vCPU インスタンスメモリ (GiB) GPU GPU メモリ (GB) ネットワーク帯域幅 (Gbps) GPUDirect RDMA GPU Peer to Peer インスタンスストレージ (GB) EBS 帯域幅 (Gbps)
ml.p4d.24xlarge 96 1152 8 320 HBM2 400 ENA および EFA はい 600GB/秒 NVSwitch 8x1000 NVMe SSD 19

Amazon SageMaker P3 インスタンスの製品詳細

インスタンスサイズ vCPU インスタンスメモリ (GiB) GPUs-V100 GPU メモリ (GB) ネットワーク帯域幅 (Gbps) GPU Peer to Peer EBS 帯域幅 (Gbps)
ml.p3.2xlarge 8 61 1 16 最大 10 N/A 1.5
ml.p3.8xlarge 32 244 4 64 10 NVLink 7
ml.p3.16xlarge 64 488 8 128 25 NVLink 14
ml.p3dn.24xlarge 96 768 8 256 100 NVLink 19

Amazon SageMaker G4 インスタンスの製品詳細

インスタンスサイズ vCPU インスタンスメモリ (GiB) GPUs-T4 ネットワーク帯域幅 (Gbps) インスタンスストレージ (GB) EBS 帯域幅 (Gbps)
ml.g4dn.xlarge 4 16 1 最大 25 1 x 125 NVMe SSD 最大 3.5
ml.g4dn.2xlarge 8 32 1 最大 25 1 x 125 NVMe SSD 最大 3.5
ml.g4dn.4xlarge 16 64 1 最大 25 1 x 125 NVMe SSD 4.75
ml.g4dn.8xlarge 32 128 1 50 1 x 900 NVMe SSD 9.5
ml.g4dn.16xlarge 64 256 1 50 1 x 900 NVMe SSD 9.5
ml.g4dn.12xlarge 48 192 4 50 1 x 900 NVMe SSD 9.5

Amazon SageMaker G5 インスタンスの製品詳細

インスタンスサイズ vCPU インスタンスメモリ (GiB) GPUs-A10G GPU メモリ (GiB) ネットワーク帯域幅 (Gbps) EBS 帯域幅 (Gbps) インスタンスストレージ (GB)
ml.g5n.xlarge 4 16 1 24 最大 10 最大 3.5 1x250
ml.g5.2xlarge 8 32 1 24 最大 10 最大 3.5 1x450
ml.g5.4xlarge 16 64 1 24 最大 25 8 1x600
ml.g5.8xlarge 32 128 1 24 25 16 1x900
ml.g5.16xlarge 64 256 1 24 25 16 1x1900
ml.g5.12xlarge 48 192 4 96 40 16 1x3800
ml.g5.24xlarge 96 384 4 96 50 19 1x3800
ml.g5.48xlarge 192 768 8 192 100 19 2x3800

Amazon SageMaker Studio

最初の完全な統合開発環境 (IDE) である Amazon SageMaker Studio に無料でアクセスできるようになりました。SageMaker Studio はモデルの構築、トレーニング、デプロイに必要な各ステップに対し、完全なアクセスおよび可視性をもたらします。SageMaker Studio を使用する場合、Studio 内で使用する基盤となるコンピューティングとストレージに対してのみ料金を支払います。

SageMaker Studio、AWS SDK for Python (Boto3)、または AWS CLI の次のような多くのサービスを利用できます。

  • 機械学習ワークフローを自動化および管理する SageMaker Pipelines
  • 完全な可視性を備えた機械学習モデルを自動的に作成する SageMaker Autopilot
  • トレーニングジョブとバージョンを整理および追跡する SageMaker Experiments
  • トレーニング中に異常をデバッグする SageMaker Debugger
  • 高品質のモデルを維持する SageMaker Model Monitor
  • 機械学習モデルをより適切に説明しバイアスを検出する SageMaker Clarify
  • 多くのユースケースに機械学習ソリューションを簡単にデプロイする SageMaker JumpStart ソリューションで使用される他の AWS のサービスから、Amazon SageMaker がお客様に代わって行う、基盤となる API コールの料金が課金される場合があります。
  • 適切なエンドポイント設定のレコメンデーションを取得するための SageMaker Inference Recommender

使用量に基づいて、SageMaker 内の基盤となるコンピューティングおよびストレージリソースまたは他の AWS のサービスについてのみ料金をお支払いいただきます。

Amazon SageMaker Studio Lab

Amazon SageMaker Studio Lab を使用して、機械学習モデルを無料で構築およびトレーニングできます。 SageMaker Studio Lab は、デベロッパー、学者、データサイエンティストに、追加料金なしで機械学習について学び実験するための設定なしで開発できる環境を提供します。

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas は、ビジネスアナリストが、視覚的なポイントアンドクリックインターフェイスを使用して正確な機械学習予測を生成することができるようにすることで、機械学習を利用しやすくします。コーディングや、機械学習の経験は必要ありません。

Amazon SageMaker Data Labeling

Amazon SageMaker Data Labeling は、Amazon SageMaker Ground Truth Plus と Amazon SageMaker Ground Truth の 2 つのデータラベリングサービスを提供します。フルマネージド型のデータラベル付けサービスで、機械学習のための高精度なトレーニングデータセットを簡単に構築することができる Amazon SageMaker Data Labeling の詳細をご覧ください。

Amazon SageMaker Edge

エッジデバイスのフリートで機械学習モデルを最適化、実行、およびモニタリングするための Amazon SageMaker Edge の料金設定について、詳細をご覧ください。 

Amazon SageMaker Savings Plans

Amazon SageMaker Savings Plans は、コストを最大 64% 削減するのに役立ちます。このプランは、インスタンスファミリー、サイズ、リージョンに関係なく、SageMaker Studio ノートブック、SageMaker ノートブックインスタンス、SageMaker Processing、SageMaker Data Wrangler、SageMaker Training、SageMaker Real-Time Inference、SageMaker Batch Transform などの対象となる SageMaker 機械学習インスタンスの使用量に自動的に適用されます。例えば、米国東部 (オハイオ) で実行されている CPU インスタンス ml.c5.xlarge から米国西部 (オレゴン) の ml.Inf1 インスタンスにいつでも推論ワークロードの使用量を変更し、自動的に Savings Plans の料金を引き続き支払うことができます。 

詳細はこちら »

Amazon SageMaker で総保有コスト (TCO)

Amazon SageMaker は、他のクラウドベースのセルフマネージドソリューションと比較して、3 年間で総保有コスト (TCO) を少なくとも 54% 削減します。Amazon SageMaker の TCO 分析について、詳細をご覧ください。

料金の例

Amazon SageMaker の詳細

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