Com o Amazon SageMaker, você paga somente pelo que usar. A criação, o treinamento e a implantação de modelos de ML são cobrados por segundo, sem taxas mínimas e sem compromissos antecipados.

Comece a usar o Amazon SageMaker gratuitamente

Como parte do Nível gratuito da AWS, você pode começar a usar o Amazon SageMaker gratuitamente. O seu nível gratuito começa no primeiro mês, assim que você criar seu primeiro recurso do SageMaker. Os detalhes do nível gratuito do Amazon SageMaker estão descritos na tabela abaixo.

Capacidade do Amazon SageMaker Uso do nível gratuito por mês pelos primeiros 2 meses
Blocos de anotações do Amazon SageMaker Studio, instancias de bloco de anotações sob demanda 250 horas da instância ml.t3.medium em blocos de anotações do Studio OU 250 horas da instância ml.t2 medium ou instância ml.t3.medium em instâncias de blocos de anotações sob demanda
Amazon SageMaker Data Wrangler 25 horas da instância ml.m5.4xlarge
Loja de recursos do Amazon SageMaker unidades de gravação de 10 M, unidades de leitura de 10 M, armazenamento de 25 GB
Treinamento 50 horas de instâncias m4.xlarge ou m5.xlarge
Inferência 125 horas de instâncias m4.xlarge ou m5.xlarge

O Amazon SageMaker Studio está disponível sem custo adicional

Agora você pode acessar gratuitamente o Amazon SageMaker Studio, o primeiro ambiente de desenvolvimento totalmente integrado (IDE). O SageMaker Studio fornece acesso e visibilidade completos em cada etapa necessária para criar, treinar e implantar modelos. O uso do SageMaker Studio é gratuito, e você só paga pelos serviços da AWS que utiliza dentro do Studio.

Você pode usar muitos serviços dentro do SageMaker Studio sem custos adicionais, inclusive:

Você só paga pelos recursos de armazenamento e computação subjacentes dentro do SageMaker ou outros serviços da AWS, com base no seu uso.

Amazon SageMaker Ground Truth

Saiba mais sobre a definição de preço do Amazon SageMaker Ground Truth, um serviço totalmente gerenciado de rotulagem de dados que facilita a criação de conjuntos de dados de treinamento altamente precisos para machine learning.

Amazon SageMaker Edge Manager

Saiba mais sobre a definição de preço do Amazon SageMaker Edge Manager para otimizar, executar e monitorar modelos de ML em frotas de dispositivos de borda. 

Menor custo total de propriedade (TCO) com o Amazon SageMaker

O Amazon SageMaker oferece pelo menos 54% a menos de custo total de propriedade (TCO) durante um período de 3 anos, em comparação com outras soluções autogerenciadas baseadas em nuvem. Saiba mais por meio da análise completa do TCO para o Amazon SageMaker.

Calculadora de definição de preço do Amazon Sagemaker

Agora você pode estimar seus gastos para usar o Amazon SageMaker por meio da Calculadora de definição de preço do Amazon Sagemaker. Com a calculadora de definição de preço, você consegue ter uma estimativa de custos para o seu caso de uso, exportar suas estimativas para análise off-line e ajustar seus gastos com base nas suas exigências.

  • Blocos de anotações do Studio
  • Instâncias de blocos de anotações sob demanda
  • Processamento
  • Data Wrangler
  • Loja de recursos
  • Treinamento
  • Inferência em tempo real
  • Batch Transform
  • Blocos de anotações do Studio
  • Blocos de anotações do Amazon SageMaker Studio
    Os blocos de anotações do Amazon SageMaker Studio são blocos de anotações do Jupyter que podem ser acionados rapidamente com um clique. Os recursos de computação subjacentes são totalmente elásticos e os blocos de anotações podem ser facilmente compartilhados com outras pessoas, viabilizando uma colaboração transparente. Você é cobrado pelo tipo de instância que escolhe, com base na duração de uso.

  • Instâncias de blocos de anotações sob demanda
  • Instâncias de blocos de anotações sob demanda
    Instâncias de blocos de anotações sob demanda são instâncias de computação executando o aplicativo Jupyter Notebook. Você é cobrado pelo tipo de instância que escolhe, com base na duração de uso.

  • Processamento
  • Amazon SageMaker Processing
    O Amazon SageMaker Processing permite executar facilmente suas cargas de trabalho de pré-processamento, pós-processamento e avaliação de modelos em uma infraestrutura totalmente gerenciada. Você é cobrado pelo tipo de instância que escolhe, com base na duração de uso.

  • Data Wrangler
  • Amazon SageMaker Data Wrangler
    O Amazon SageMaker Data Wrangler reduz o tempo para agregação e preparação de dados para machine learning de semanas para minutos. Você paga pelo tempo gasto para limpar, explorar e visualizar dados. O preço do SageMaker Data Wrangler é calculado por tipo de instância por segundo.*

  • Loja de recursos
  • Loja de recursos do Amazon SageMaker
    A Loja de recursos do Amazon SageMaker é um repositório central para consumir, armazenar e oferecer recursos de machine learning. Na Loja de recursos do SageMaker, você é cobrado por gravações, leituras e armazenamento de dados. As gravações são cobradas como unidades de solicitação de gravação por KB, as leituras, como unidades de solicitação de leitura por cada 4 KB e o armazenamento de dados, por GB por mês.

  • Treinamento
  • Treinamento do Amazon SageMaker
    O Amazon SageMaker facilita o treinamento de modelos de machine learning (ML) fornecendo tudo o que você precisa para treinar, ajustar e depurar modelos. Você será cobrado pelo uso do tipo de instância que escolher. Ao usar o Amazon SageMaker Debugger para depurar problemas e monitorar recursos durante treinamentos, você pode usar regras internas para depurar suas tarefas de treinamento ou gravar suas próprias regras personalizadas. Não há custos para usar regras internas para depurar suas tarefas de treinamentos. Já para regras personalizadas, você é cobrado pelo tipo de instância que escolhe, com base na duração de uso.

  • Inferência em tempo real
  • Hospedagem do Amazon SageMaker: inferência em tempo real
    O Amazon SageMaker oferece inferência em tempo real para seus casos de uso que precisam de previsões em tempo real. Você será cobrado pelo uso do tipo de instância que escolher. Ao usar o Amazon SageMaker Model Monitor para manter modelos altamente precisos oferecendo inferência em tempo real, você pode usar regras internas para monitorar seus modelos ou gravar suas próprias regras personalizadas. Para regras internas, você recebe até 30 horas de monitoramento de graça. Cobranças adicionais serão baseadas na duração do uso. Ao usar regras personalizadas, você é cobrado separadamente.

  • Batch Transform
  • Transformação em lote do Amazon SageMaker
    Com o recurso Transformação em lote do Amazon SageMaker, não há necessidade de dividir seu conjunto de dados em várias partes, nem de gerenciar endpoints em tempo real. O SageMaker Batch Transform permite que você execute previsões sobre conjuntos de dados de lotes grandes ou pequenos. Você é cobrado pelo tipo de instância que escolhe, com base na duração de uso.

Exemplo 1 de definição de preço: Blocos de anotações do Studio

Um cientista de dados analisa a sequência de ações a seguir ao usar os blocos de anotações do Amazon SageMaker Studio.

  1. Ele abre o bloco de anotações 1 em um kernel do TensorFlow em uma instância ml.c5.xlarge e trabalha nesse bloco de anotações por 1 hora.
  2. Abre o bloco de anotações 2 em uma instância ml.c5.xlarge. Ele se abrirá automaticamente na mesma instância ml.c5.xlarge que está executando o bloco de anotações 1. 
  3. O cientista trabalha no bloco de anotações 1 e no bloco de anotações 2 simultaneamente por 1 hora. 
  4. O cientista de dados será cobrado por um total de duas (2) horas de uso da ml.c5.xlarge. Para a hora sobreposta durante a qual ela trabalhou no bloco de anotações 1 e no bloco de anotações 2 ao mesmo tempo, cada aplicativo de kernel será medido por 0,5 hora e ela será cobrada por 1 hora.
Aplicativo de kernel Instância de bloco de anotações Horas Subtotal de custo por hora Total
TensorFlow ml.c5.xlarge 1 0,24 USD  
TensorFlow ml.c5.xlarge 0,5 0,12 USD  
Ciência de dados ml.c5.xlarge 0,5 0,12 USD  
        0,48 USD

Exemplo 2 de definição de preço: Processamento

O Amazon SageMaker Processing somente cobra pelas instâncias utilizadas durante a execução dos seus trabalhos. Quando você fornece os dados de entrada para processamento no Amazon S3, o Amazon SageMaker baixa os dados do Amazon S3 para o armazenamento local de arquivos no início de um trabalho de processamento.

O analista de dados executa um trabalho de processamento para pré-processar e validar dados em duas instâncias ml.m5.4xlarge por uma duração de 10 minutos. Ela carrega um conjunto de dados de 100 GB no S3 como entrada para o trabalho de processamento, e os dados de saída aproximadamente do mesmo tamanho são armazenados no S3.

Horas   Instâncias de processamento  Custo por hora Total
1 * 2 * 0,167 = 0,334 ml.m5.4xlarge 1,075 USD 0,359 USD
Armazenamento de uso geral (SSD) (GB)
 Custo por hora Total
100 GB * 2 = 200
0,14 USD 0,0032 USD

O subtotal do trabalho do Amazon SageMaker Processing = 0,359 USD;
O subtotal de 200 GB do armazenamento de uso geral em SSD = 0,0032 USD.
O preço total para esse exemplo seria de 0,3622 USD

Exemplo 3 de definição de preço: Data Wrangler

Como um cientista de dados, você gasta 3 dias usando o Amazon SageMaker Data Wrangler para limpar, explorar e visualizar seus dados por 6 horas por dia. Para executar o seu pipeline de preparação de dados, você então inicia uma tarefa do Amazon SageMaker Data Wrangler agendada para executar semanalmente.

A tabela abaixo resume seu uso total do mês, bem como as cobranças associadas ao uso do Amazon SageMaker Data Wrangler.

Aplicação Instância do SageMaker Studio Dias Duração Duração total Custo por hora
Subtotal de custos
SageMaker Data Wrangler ml.m5.4xlarge 3 6 horas 18 horas 0,96 USD 17,28 USD
Tarefa do SageMaker Data Wrangler ml.m5.4xlarge - 40 minutos 2,67 horas 0,96 USD
2,56 USD

Na tabela, você usa o Amazon SageMaker Data Wrangler por ao todo 18 horas por 3 duas para preparar seus dados. Além disso, você cria uma tarefa do Amazon SageMaker Data Wrangler para preparar dados atualizados semanalmente. Cada tarefa dura 40 minutos e é executada semanalmente por 1 mês.

Total de cobranças mensais para o uso do Data Wrangler = 17,28 USD + 2,56 USD = 19,84 USD

Exemplo 4 de definição de preço: Loja de recursos

Você possui uma aplicação Web que emite leituras e gravações de 25 KB cada para a Loja de recursos do Amazon SageMaker. Nos primeiros 10 dias de um mês, você recebe pouco tráfego para sua aplicação, resultando em 10.000 gravações e 10.000 leituras para a Loja de recursos do SageMaker a cada dia. No dia 11º dia do mês, sua aplicação chama a atenção nas redes sociais e o tráfego da aplicação atinge um pico de 200.000 leituras e 200.000 gravações neste dia. A sua aplicação então estabiliza em um padrão de tráfego mais regular, com uma média de 80.000 leituras e 80.000 gravações por dia até o fim do mês.

A tabela abaixo resume seu uso total do mês, bem como as cobranças associadas ao uso da Loja de recursos do Amazon SageMaker.

Dia do mês

Total de gravações

Total de unidades de gravação

Total de leituras

Total de unidades de leitura

Dia 1 de 10

100.000 gravações
(10.000 gravações * 10 dias)

2.500.000
(100.000 * 25 KB)

100.000
(10.000 * 10 dias)

700.000++
(100.000 * 25/4 KB )

Dia 11

200.000 gravações

5.000.000
(200.000 * 25 KB)

200.000 leituras

1.400.000++
(200.000 * 25/4 KB)

Dia 12 de 30

1.520.000 de gravações
(80.000 * 19 dias)

38.000.000
(1.520.000 * 25 KB)

1.520.000 de gravações (80.000 * 19 dias)

10.640.000++ (1.520.000 * 25/4 KB)

Total de unidades passíveis de cobrança

 

45.500.000 de unidades de gravação

 

12.740.000 de unidades de leitura

Cobranças mensais para gravações e leituras

 

56,875 USD
(45.5 milhão de unidades de gravação * 1,25 USD por milhão de gravações)

 

3.185 USD
(12.74 milhão de unidades de leitura * 0,25 USD por milhão de leituras)

 

++ Todas as unidades fracionárias de leitura são arredondadas para o número inteiro seguinte

Armazenamento de dados
Total de dados armazenados = 31,5 GB
Cobranças mensais por armazenamento de dados = 31,5 GB * 0,45 USD = 14,175 USD

Total de cobranças mensais para a Loja de recursos do Amazon SageMaker = 56,875 USD + 3,185 USD + 14,175 USD = 74,235 USD

Exemplo 5 de definição de preço: Treinamento

Uma cientista de dados passou uma semana trabalhando em um modelo para uma nova ideia. Ela treina o modelo 4 vezes em uma ml.m4.4xlarge por 30 minutos executando o treinamento com o Amazon SageMaker Debugger ativado usando duas regras internas e uma regra personalizada que ela escreveu. Para a regra personalizada, ela especificou a instância ml.m5.xlarge. Ela treina usando 3 GB de dados de treinamento no Amazon S3 e envia a saída do modelo de 1 GB para o Amazon S3. O SageMaker cria volumes de uso geral com SSD (gp2) para cada instância de treinamento. O SageMaker também cria volumes de uso geral com SSD (gp2) para cada regra especificada. Neste exemplo, um total de 4 volumes de uso geral com SSD (gp2) será criado. O SageMaker Debugger emite 1 GB de dados de depuração no bucket do Amazon S3 do cliente.

Horas Instância de treinamento Instância de depuração Custo por hora
Subtotal
4 * 0,5 = 2,00
ml.m4.4xlarge
N/D 1,12 USD 2,24 USD
4 * 0,5 * 2 = 4
N/D
Sem encargos adicionais para instâncias de regra internas 0 USD
0 USD
4 * 0,5 = 2
ml.m5.xlarge N/D 0,27 USD 0,54 USD
        -------
        2,78 USD
  Armazenamento de uso geral (SSD) para treinamento (GB)
Regras internas do armazenamento de uso geral (SSD) para depurador (GB) Regras personalizadas do armazenamento de uso geral (SSD) para depurador (GB) Custo por GB/mês Subtotal
Capacidade usada 3 2 1    
Custo 0,00083 USD Sem encargos adicionais para volumes de armazenamento de regras internas
0,00028 USD 0,10000 USD 0,0011 USD

O total de cobranças de treinamento e depuração neste exemplo é de 2,7811 USD. As instâncias de computação e os volumes de armazenamento de uso geral usados pelas regras internas do Amazon SageMaker Debugger não incorrem em custos adicionais.

Exemplo 6 de definição de preço: Inferência em tempo real

O modelo no exemplo 3 é então implantado na produção para duas (2) instâncias ml.c5.xlarge para obter uma hospedagem multi-AZ confiável. O Amazon SageMaker Model Monitor é ativado com uma (1) instância ml.m5.4xlarge e os trabalhos de monitoramento são agendados uma vez por dia. Cada trabalho de monitoramento leva 5 minutos para ser concluído. O modelo recebe 100 MB de dados por dia e as inferências têm 1/10 do tamanho dos dados de entrada.

Horas por mês Instâncias de hospedagem Instâncias do monitor de modelos
Custo por hora Total
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
Dados de entrada por mês – Hospedagem Dados de saída por mês – Hospedagem Custo por GB de entrada ou saída Total
100 MB * 31 = 3100 MB
  0,02 USD 0,050 USD
  10 MB * 31 = 310 MB 0,02 USD 0,006 USD

Subtotal de treinamento, hospedagem e monitoramento = 356,832 USD. Subtotal para 3100 MB de dados de entrada processados e 310 MB de dados de saída processados para hospedagem por mês = 0,056 USD. O total de cobranças para este exemplo seria de 356,887 USD por mês.

Para regras internas com a instância ml.m5.xlarge, você obtém até 30 horas de monitoramento agregado em todos os endpoints a cada mês, sem custos.

Exemplo 7 de definição de preço: Transformação em lote

O recurso Transformação em lote do Amazon SageMaker cobra somente pelas instâncias utilizadas durante a execução das suas tarefas. Se os seus dados já estiverem no Amazon S3, não haverá custo para ler dados de entrada do S3 e gravar dados de saída no S3.

O modelo no exemplo 1 é usado para executar o SageMaker Batch Transform. O cientista de dados executa 4 tarefas separadas do SageMaker Batch Transform em 3 ml.m4.4xlarge para 15 minutos por execução de tarefa. Ela carrega um conjunto de dados de avaliação de 1 GB no S3 para cada execução, e as inferências têm um décimo do tamanho dos dados de entrada armazenados de volta no S3.

Horas   Instâncias de treinamento  Custo por hora Total
3 * 0,25 * 4 = 3 horas ml.m4.xlarge 1,12 USD 3,36 USD
GB de entrada de dados – Batch Transform
GB de saída de dados – Batch Transform Custo por GB de entrada ou saída Total
0 0 0,02 USD 0 USD

O subtotal para a tarefa do SageMaker Batch Transform = 3,36 USD; o subtotal para 4,4 GB para o Amazon S3 = 0. O total de cobranças para esse exemplo seria de 3,36 USD.

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