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

Amazon SageMaker 무료 체험

AWS 프리 티어를 사용하는 고객은 Amazon SageMaker를 무료로 시작할 수 있습니다. 전에 Amazon SageMaker를 사용한 적이 없는 경우, 처음 2개월 동안 SageMaker에서 SageMaker Studio 노트북의 온디맨드 노트북 인스턴스 또는 t3.medium 인스턴스를 사용하여 모델을 구축할 수 있는 t2.medium 또는 t3.medium 노트북 250시간, 훈련을 위한 m4.xlarge 또는 m5.xlarge 추가 50시간, 실시간 추론 및 배치 변환용 기계 학습 모델 배포를 위한 m4.xlarge 또는 m5.xlarge 추가 125시간의 사용량을 매월 프리 티어로 제공합니다. 프리 티어에는 스토리지 볼륨 사용량이 포함되지 않습니다. 프리 티어는 첫 번째 SageMaker 리소스를 생성하는 첫 달부터 시작됩니다.

Amazon SageMaker Studio는 무료입니다.

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.

Amazon SageMaker의 총 소유 비용(TCO) 절감

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

  • Studio 노트북
  • 온디맨드 노트북 인스턴스
  • 처리
  • 훈련
  • 실시간 추론
  • 배치 변환
  • Studio 노트북
  • SageMaker Studio 노트북
    Studio 노트북은 클릭 한 번으로 작동하는 Jupyter 노트북으로, 빠르게 작업을 시작할 수 있습니다. 기본 컴퓨팅 리소스는 완전히 탄력적입니다. 이 노트북은 다른 사용자와 쉽게 공유할 수 있으므로 원활한 협업이 가능합니다. 

  • 온디맨드 노트북 인스턴스
  • 온디맨드 노트북 인스턴스
    온디맨드 노트북 인스턴스는 Jupyter 노트북 앱을 실행하는 기계 학습(ML) 컴퓨팅 인스턴스입니다. 선택하는 인스턴스 유형의 사용량에 대해 요금이 청구됩니다. 각 노트북은 청구서에 개별적으로 나열됩니다.

  • 처리
  • SageMaker Processing
    SageMaker Processing를 통해 완전 관리형 인프라에서 사전 처리, 사후 처리 및 모델 평가 워크로드를 쉽게 실행할 수 있습니다.

  • 훈련
  • SageMaker Training
    SageMaker는 모델을 훈련, 튜닝 및 디버그하는 데 필요한 모든 기능을 제공하여 ML(기계 학습) 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다. SageMaker Debugger 사용 시 기본 제공 규칙은 무료입니다. 사용자 지정 규칙의 경우, 인스턴스를 선택해야 하며 인스턴스를 사용하는 기간에 해당하는 요금이 부과됩니다.

  • 실시간 추론
  • SageMaker 호스팅: 실시간 추론
    실시간 추론을 위해 모델을 Amazon SageMaker 엔드포인트로 배포하고 Amazon SageMaker 모델 모니터를 활성화하면, 기본 제공 규칙을 사용하여 모델을 모니터링하거나 사용자 지정 규칙을 직접 작성할 수 있습니다. 기본 제공 규칙의 경우, 최대 30시간의 모니터링을 무료로 수행할 수 있습니다. 추가 사용량은 사용량을 기준으로 합니다.

  • 배치 변환
  • SageMaker 호스팅: 배치 변환
    배치 변환에서는 데이터 세트를 여러 데이터 청크로 분할하거나 실시간 엔드포인트를 관리할 필요가 없습니다. 배치 변환은 대규모 또는 소규모 배치 데이터 세트에 대한 예측을 실행할 수 있게 해 줍니다.

요금 예제 #1: Studio 노트북

데이터 과학자는 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. 그러면 노트북 1을 실행하는 동일한 ml.c5.xlarge 인스턴스에서 자동으로 열립니다. 
  3. 노트북 1과 노트북 2에서 동시에 1시간 동안 작업합니다. 
  4. 데이터 과학자에게는 ml.c5.xlarge 사용량으로 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 예의 요금 합계는 0.3622 USD입니다.

요금 예제 #3: 훈련

데이터 과학자가 새로운 아이디어를 위한 모델 작업에 일주일을 썼습니다. 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-월 요금 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 예에서 훈련 및 디버깅을 위한 총 요금은 2.7811 USD입니다. SageMaker Debugger 기본 제공 규칙에 사용된 컴퓨팅 인스턴스 및 범용 스토리지 볼륨에는 추가 요금이 부과되지 않습니다.

요금 예제 #4: 추론

예 #3의 모델은 안정적인 다중 AZ 호스팅을 위해 ml.c5.xlarge 인스턴스 2개로 배포되어 프로덕션에 투입됩니다. 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 최대 30시간의 모니터링을 무료로 집계합니다.

요금 예제 #5: 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 데 비용이 들지 않습니다.

예 # 1의 모델은 배치 변환을 실행하는 데 사용됩니다. 데이터 과학자는 작업이 실행될 때마다 15분 동안 3개의 ml.m4.4xlarge에서 4개의 별도 배치 변환 작업을 실행합니다. 이 과학자는 각 실행에 대해 S3에 1GB의 평가 데이터 세트를 업로드하며, 추론은 S3에 다시 저장되는 입력 데이터의 1/10 크기입니다.

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

배치 변환 작업의 소계 = 3.36 USD. Amazon S3의 4.4GB 소계 = 0. 이 예의 요금 합계는 3.36 USD입니다.

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