Amazon SageMaker에서는 사용한 만큼만 비용을 지불하며, ML 모델의 구축, 훈련 및 배포는 최소 요금 및 사전 약정 없이 초 단위로 요금이 부과됩니다.

Amazon SageMaker 무료로 시작하기

AWS 프리 티어를 사용하는 고객은 Amazon SageMaker를 무료로 시작할 수 있습니다. 프리 티어는 첫 번째 SageMaker 리소스를 생성하는 첫 달부터 시작됩니다. 아래 표에서 Amazon SageMaker 프리 티어에 대해 자세히 설명합니다.

Amazon SageMaker 기능 처음 2개월간 월별 프리 티어 사용량
Amazon SageMaker Studio 노트북, 온디맨드 노트북 인스턴스 Studio 노트북에서 ml.t3.medium 인스턴스 250시간 또는 온디맨드 노트북 인스턴스에서 ml.t2 medium 인스턴스 또는 ml.t3.medium 인스턴스 250시간
Amazon SageMaker Data Wrangler ml.m5.4xlarge 인스턴스 25시간
Amazon SageMaker Feature Store 10M 쓰기 유닛, 10M 읽기 유닛, 25GB 스토리지
훈련 m4.xlarge 또는 m5.xlarge 인스턴스 50시간
추론 m4.xlarge 또는 m5.xlarge 인스턴스 125시간

Amazon SageMaker Studio는 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다.

이제 최초의 완전 통합형 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio에 무료로 액세스할 수 있습니다. SageMaker Studio는 모델을 빌드, 훈련 및 배포하는 데 필요한 완전한 액세스 권한과 가시성을 각 단계별로 제공합니다. SageMaker Studio의 사용은 무료이며, Studio 내에서 사용하는 AWS 서비스 요금만 지불하면 됩니다.

다음을 포함하여 SageMaker Studio에서 많은 서비스를 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다.

사용량에 따라 SageMaker 내 기본 컴퓨팅 및 스토리지 리소스 또는 다른 AWS 서비스에 대한 요금만 지불하면 됩니다.

Amazon SageMaker Ground Truth

기계 학습을 위한 고도로 정확한 훈련 데이터 세트를 손쉽게 구축할 수 있게 해 주는 완전관리형 데이터 레이블 지정 서비스인 Amazon SageMaker Ground Truth의 요금에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon SageMaker Edge Manager

엣지 디바이스 플릿에서 ML 모델을 최적화, 실행 및 모니터링하는 Amazon SageMaker Edge Manager의 요금에 대해 자세히 알아보세요. 

Amazon SageMaker를 통해 총 소유 비용(TCO) 절감

Amazon SageMaker를 통해 클라우드 기반 자체 관리형 솔루션에 비해 3년 동안 총 소유 비용(TCO)을 54% 이상 절감할 수 있습니다. Amazon SageMaker의 전체 TCO 분석은 여기에서 볼 수 있습니다.

Amazon SageMaker 요금 계산기

이제 SageMaker 요금 계산기를 사용하여 Amazon SageMaker 사용 요금을 예측할 수 있습니다. 요금 계산기를 통해 사용 사례에 대한 예상 비용을 확인하고, 오프라인 분석을 위해 예측 결과를 내보낸 후 요구 사항에 따라 지출을 조정할 수 있습니다.

  • Studio 노트북
  • 온디맨드 노트북 인스턴스
  • 처리
  • Data Wrangler
  • Feature Store
  • 훈련
  • 실시간 추론
  • 배치 변환
  • Studio 노트북
  • Amazon SageMaker Studio 노트북
    Amazon SageMaker Studio 노트북은 클릭 한 번으로 작동하는 Jupyter 노트북으로, 빠르게 작업을 시작할 수 있습니다. 기본 컴퓨팅 리소스는 완전히 탄력적이며, 노트북은 다른 사용자와 손쉽게 공유할 수 있으므로 원활한 협업을 지원합니다. 사용 소요 시간에 따라 선택한 인스턴스에 대한 요금이 청구됩니다.

  • 온디맨드 노트북 인스턴스
  • 온디맨드 노트북 인스턴스
    온디맨드 노트북 인스턴스는 Jupyter 노트북 앱을 실행하는 컴퓨팅 인스턴스입니다. 사용 소요 시간에 따라 선택한 인스턴스에 대한 요금이 청구됩니다.

  • 처리
  • Amazon SageMaker Processing
    Amazon SageMaker Processing을 통해 완전 관리형 인프라에서 사전 처리, 사후 처리 및 모델 평가 워크로드를 쉽게 실행할 수 있습니다. 사용 소요 시간에 따라 선택한 인스턴스에 대한 요금이 청구됩니다.

  • Data Wrangler
  • Amazon SageMaker Data Wrangler
    Amazon SageMaker Data Wrangler는 기계 학습용 데이터를 집계하고 준비하는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. 데이터 정리, 탐색 및 시각화에 사용한 시간에 대해 요금을 지불합니다. SageMaker Data Wrangler는 인스턴스 유형별로 초당 요금이 적용됩니다.*

  • Feature Store
  • Amazon SageMaker Feature Store
    Amazon SageMaker Feature Store는 기계 학습용 피처를 수집, 저장 및 서비스하는 중앙 리포지토리입니다. SageMaker Feature Store에서는 쓰기, 읽기 및 데이터 스토리지에 대한 요금이 청구됩니다. 쓰기는 KB당 쓰기 요청 단위로, 읽기는 4KB당 읽기 요청 단위로, 데이터 스토리지는 GB-월당 기준으로 요금이 청구됩니다.

  • 훈련
  • Amazon SageMaker 훈련
    Amazon SageMaker는 모델을 훈련, 튜닝 및 디버깅하는 데 필요한 모든 기능을 제공하여 기계 학습(ML) 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다. 선택하는 인스턴스 유형의 사용량에 대해 요금이 청구됩니다. Amazon SageMaker Debugger를 사용하여 훈련 중에 문제를 디버깅하고 리소스를 모니터링하는 경우 기본 제공 규칙을 사용하여 훈련 작업을 디버깅하거나 고유한 사용자 지정 규칙을 작성할 수 있습니다. 훈련 작업을 디버깅하기 위해 기본 제공 규칙을 사용하는 경우 요금은 청구되지 않습니다. 사용자 지정 규칙의 경우 사용한 시간에 따라 선택한 인스턴스에 대한 요금이 청구됩니다.

  • 실시간 추론
  • Amazon SageMaker 호스팅: 실시간 추론
    Amazon SageMaker에서는 실시간 예측이 필요한 사용 사례를 위해 실시간 추론을 제공합니다. 선택하는 인스턴스 유형의 사용량에 대해 요금이 청구됩니다. Amazon SageMaker Model Monitor를 사용하여 실시간 추론을 제공해 고도로 정확한 모델을 유지 보수하는 경우 기본 제공 규칙을 사용하여 모델을 모니터링하거나 사용자 지정 규칙을 작성할 수 있습니다. 기본 제공 규칙의 경우 최대 30시간의 모니터링을 무료로 수행할 수 있습니다. 추가 요금은 사용한 시간을 기반으로 계산됩니다. 사용자 지정 규칙을 사용하는 경우 별도로 요금이 청구됩니다.

  • 배치 변환
  • Amazon SageMaker 배치 변환
    Amazon SageMaker 배치 변환을 사용하면 데이터 세트를 여러 데이터 청크로 분할하거나 실시간 엔드포인트를 관리할 필요가 없습니다. SageMaker 배치 변환에서는 대규모 또는 소규모 배치 데이터 세트에 대한 예측을 실행할 수 있습니다. 사용 소요 시간에 따라 선택한 인스턴스에 대한 요금이 청구됩니다.

요금 예제 1: Studio 노트북

데이터 사이언티스트가 Amazon SageMaker Studio 노트북을 사용하면서 다음과 같은 일련의 작업을 수행합니다.

  1. ml.c5.xlarge 인스턴스의 TensorFlow 커널에서 노트북 1을 열고 1시간 동안 이 노트북에서 작업합니다.
  2. ml.c5.xlarge 인스턴스에서 노트북 2를 엽니다. 이 노트북은 노트북 1을 실행하는 동일한 ml.c5.xlarge 인스턴스에서 자동으로 열립니다. 
  3. 노트북 1과 노트북 2에서 동시에 1시간 동안 작업합니다. 
  4. 데이터 사이언티스트에게는 ml.c5.xlarge 사용에 대해 총 2시간의 요금이 청구됩니다. 노트북 1과 노트북 2에서 동시에 작업한 중보된 시간에 대해서는 각 커널 애플리케이션은 작업 시간을 0.5시간으로 측정하고 1시간의 요금을 청구합니다.
커널 애플리케이션 노트북 인스턴스 시간 시간당 비용 소계 합계
TensorFlow ml.c5.xlarge 1 0.24 USD  
TensorFlow ml.c5.xlarge 0.5 0.12 USD  
데이터 과학 ml.c5.xlarge 0.5 0.12 USD  
        0.48 USD

요금 예제 #2: 처리

Amazon SageMaker Processing은 작업이 실행되는 동안 사용된 인스턴스에 대해서만 요금을 부과합니다. Amazon S3에서 처리할 입력 데이터를 제공하면 Amazon SageMaker에서는 처리 작업을 시작할 때 Amazon S3의 데이터를 로컬 파일 스토리지에 다운로드합니다.

데이터 애널리스트는 처리 작업을 실행하여 10분의 작업 시간 동안 2개의 ml.m5.4xlarge 인스턴스에서 데이터를 사전 처리하고 유효성을 검사합니다. 애널리스트가 처리 작업의 입력으로 S3에 100GB의 데이터 세트를 업로드하면 대략 비슷한 크기의 출력 데이터가 S3에 다시 저장됩니다.

시간   처리 인스턴스  시간당 비용 합계
1 * 2 * 0.167 = 0.334 ml.m5.4xlarge 1.075 USD 0.359 USD
범용(SSD) 스토리지(GB)
 시간당 비용 합계
100GB * 2 = 200
0.14 USD 0.0032 USD

Amazon SageMaker 처리 작업의 소계는 0.359 USD이고,
200GB의 범용 SSD 스토리지에 대한 소계는 0.0032 USD입니다.
이 예제의 요금 합계는 0.3622 USD입니다.

요금 예제 3: Data Wrangler

데이터 사이언티스트가 Amazon SageMaker Data Wrangler를 3일 동안 사용하여 매일 6시간씩 데이터를 정리, 탐색 및 시각화하였습니다. 데이터 준비 파이프라인을 실행하기 위해, 매주 실행하도록 예약된 SageMaker Data Wrangler 작업을 시작합니다.

아래 표에서는 매월 총 사용량과 Amazon SageMaker Data Wrangler 사용과 관련된 요금을 요약하여 표시합니다.

애플리케이션 SageMaker Studio 인스턴스 일수 소요 시간 전체 소요 시간 시간당 비용
비용 소계
SageMaker Data Wrangler ml.m5.4xlarge 3 6시간 18시간 0.96 USD 17.28 USD
SageMaker Data Wrangler 작업 ml.m5.4xlarge - 40분 2.67시간 0.96 USD
2.56 USD

표를 보면, 3일 동안 총 18시간에 걸쳐 데이터를 준비하기 위해 Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용합니다. 또한 매주 업데이트된 데이터를 준비하기 위해 SageMaker Data Wrangler 작업을 생성합니다. 각 작업은 40분 동안 지속되며, 작업은 1개월 동안 매주 실행됩니다.

Data Wrangler를 사용한 월별 비용 합계 = 17.28 USD + 2.56 USD = 19.84 USD

요금 예제 4: Feature Store

Amazon SageMaker Feature Store에 대해 25KB의 읽기 및 쓰기 작업을 실행하는 웹 애플리케이션이 있습니다. 해당하는 달의 첫 10일 동안 애플리케이션의 수신 트래픽은 소규모입니다. 이 경우 SageMaker Feature Store에 대한 매일 10,000건의 쓰기 및 10,000건의 읽기가 수행되었습니다. 하지만 달의 11일째 날에 애플리케이션이 소셜 미디어의 관심을 얻으면서 애플리케이션 트래픽이 200,000건의 쓰기와 200,000건의 읽기로 급증합니다. 이후 애플리케이션은 더욱 규칙적인 트래픽 패턴을 보이면서 월말까지 매일 평균 80,000건의 읽기와 80,000건의 쓰기가 수행됩니다.

아래 표에서는 매월 총 사용량과 Amazon SageMaker Feature Store 사용과 관련된 요금을 요약하여 표시합니다.

해당 달의 날짜

쓰기 합계

쓰기 유닛 합계

읽기 합계

읽기 유닛 합계

1일~10일

100,000건의 쓰기
(10,000건의 쓰기 * 10일)

2,500,000건
(100,000 * 25KB)

100,000건
(10,000 * 10일)

700,000건 초과
(100,000 * 25/4KB)

11일

200,000건의 쓰기

5,000,000건
(200,000 * 25KB)

200,000건의 읽기

1,400,000건 초과
(200,000 * 25/4KB)

12일~30일

1,520,000건의 쓰기
(80,000 * 19일)

38,000,000건
(1,520,000 * 25KB)

1,520,000건의 쓰기(80,000 * 19일)

10,640,000건 초과(1,520,000 * 25/4KB)

청구 가능한 유닛 합계

 

45,500,000건의 쓰기 유닛

 

12,740,000건의 읽기 유닛

월별 쓰기 및 읽기에 대한 요금

 

56.875 USD
(45.5(백만 단위의 쓰기 유닛) * 1.25 USD(1백만 건의 쓰기당)

 

3.185 USD
(12.74(백만 단위의 읽기 유닛) * 0.25 USD(1백만 건의 읽기당)

 

++ 읽기 유닛의 모든 소수 자릿수는 다음 정수로 올림됨

데이터 스토리지
저장된 데이터 합계 = 31.5GB
데이터 스토리지를 위한 월별 요금 = 31.5GB * 0.45 USD = 14.175 USD

Amazon SageMaker Feature Store의 월별 요금 합계 = 56.875 USD + 3.185 USD + 14.175 USD = 74.235 USD

요금 예제 5: 훈련

데이터 사이언티스트가 1주일 동안 새로운 아이디어를 위한 모델 작업을 수행합니다. 과학자는 기본 제공 규칙 2개와 직접 작성한 사용자 지정 규칙 1개를 사용하여 Amazon SageMaker 디버거를 활성화한 상태로 실행한 교육당 30분 동안 ml.m4.4xlarge에서 모델을 4번 교육합니다. 사용자 지정 규칙에 대해서는 ml.m5.xlarge 인스턴스를 지정했습니다. 그리고 Amazon S3에서 3GB의 교육 데이터를 사용하여 교육하고 1GB 모델 출력을 Amazon S3로 푸시합니다. SageMaker는 각 교육 인스턴스에 대해 범용 SSD(gp2) 볼륨을 생성합니다. 또한 지정한 각 규칙에 대해서도 범용 SSD(gp2) 볼륨을 생성합니다. 이 예에서는 총 4개의 범용 SSD(gp2) 볼륨이 생성됩니다. SageMaker Debugger는 1GB의 디버그 데이터를 고객의 Amazon S3 버킷으로 내보냅니다.

시간 교육 인스턴스 디버그 인스턴스 시간당 비용
소계
4 * 0.5 = 2.00
ml.m4.4xlarge
해당 사항 없음 1.12 USD 2.24 USD
4 * 0.5 * 2 = 4
해당 사항 없음
기본 제공 규칙 인스턴스에 대해서는 추가 요금 없음 0 USD
0 USD
4 * 0.5 = 2
ml.m5.xlarge 해당 사항 없음 0.27 USD 0.54 USD
        -------
        2.78 USD
  교육용 범용(SSD) 스토리지(GB)
디버거 기본 제공 규칙용 범용(SSD) 스토리지(GB) 디버거 사용자 지정 규칙용 범용(SSD) 스토리지(GB) GB-월당 비용 소계
사용한 용량 3 2 1    
요금 0.00083 USD 기본 제공 스토리지 볼륨에 대해서는 추가 요금 없음
0.00028 USD 0.10000 USD 0.0011 USD

이 예제에서 훈련 및 디버깅을 위한 요금 합계는 2.7811 USD입니다. Amazon SageMaker Debugger 기본 제공 규칙에 사용된 컴퓨팅 인스턴스 및 범용 스토리지 볼륨에는 추가 요금이 부과되지 않습니다.

요금 예제 6: 실시간 추론

예제 3의 모델을 안정적인 다중 AZ 호스팅을 위해 ml.c5.xlarge 인스턴스 2개에 배포하여어 프로덕션에 투입합니다. Amazon SageMaker 모델 모니터는 ml.m5.4xlarge 인스턴스 하나를 통해 활성화되고 모니터링 작업은 매일 한 번씩 예약됩니다. 각 모니터링 작업은 완료하는 데 5분이 소요됩니다. 이 모델은 하루 100MB의 데이터를 받고, 유추는 입력 데이터 크기의 1/10입니다.

월 시간 호스팅 인스턴스 모델 모니터 인스턴스
시간당 비용 합계
24 * 31 * 2 = 1488 ml.c5.xlarge   0.238 USD 354.144 USD
31*0.08 = 2.5   ml.m5.4xlarge 1.075 USD 2.688 USD
월 데이터 수신 – 호스팅 월 데이터 송신 – 호스팅 수신 또는 송신 GB당 비용 합계
100MB * 31 = 3100MB
  0.02 USD 0.050 USD
  10MB * 31 = 310MB 0.02 USD 0.006 USD

훈련, 호스팅 및 모니터링 소계 = 356.832 USD. 월 호스팅을 위한 처리된 데이터 수신 3100MB와 처리된 데이터 송신 310MB의 소계 = 0.056 USD. 이 예의 요금 합계는 월별 356.887 USD입니다.

참고로, ml.m5.xlarge 인스턴스의 기본 제공 규칙에 대해서는 매월 모든 엔드포인트에서 집계된 모니터링에 대해 최대 30시간의 무료 모니터링을 지원합니다.

요금 예제 7: 배치 변환

Amazon SageMaker 배치 변환은 작업이 실행되는 동안 사용된 인스턴스에 대해서만 요금을 부과합니다. 데이터가 이미 Amazon S3에 있는 경우 S3에서 입력 데이터를 읽고 S3에 출력 데이터를 쓰는 작업에 대해서는 비용이 들지 않습니다.

예제 1의 모델을 사용하여 SageMaker 배치 변환을 실행합니다. 데이터 사이언티스트는 작업 실행당 15분 동안 3개의 ml.m4.4xlarge에서 4개의 개별 SageMaker 배치 변환 작업을 실행합니다. 그리고 각 실행에 대해 S3에 1GB의 평가 데이터 세트를 업로드합니다. 추론은 S3에 다시 저장되는 입력 데이터 크기의 1/10에 해당합니다.

시간   교육 인스턴스  시간당 비용 합계
3 * 0.25 * 4 = 3시간 ml.m4.xlarge 1.12 USD 3.36 USD
GB 데이터 수신 – 배치 변환
GB 데이터 송신 – 배치 변환 수신 또는 송신 GB당 비용 합계
0 0 0.02 USD 0 USD

SageMaker 배치 변환 작업의 소계 = 3.36 USD. Amazon S3의 4.4GB에 대한 소계 = 0 USD. 이 예제의 요금 합계는 3.36 USD입니다.

Amazon SageMaker에 대해 자세히 알아보기

SageMaker 개요 페이지로 이동
시작할 준비가 되셨나요?
가입
추가 질문이 있으십니까?
문의처