За счет широкого спектра специализированных возможностей Amazon SageMaker помогает специалистам по работе с данными и разработчикам в быстрой подготовке, создании, обучении и развертывании высококачественных моделей машинного обучения. Amazon SageMaker поддерживает ведущие платформы машинного обучения, инструментарии и языки программирования.

При работе с SageMaker оплате подлежат только используемые ресурсы. Доступно два варианта оплаты: по факту использования без минимальных платежей и долгосрочных обязательств и тарифы SageMaker Savings Plans с гибкой моделью ценообразования на основе использования при условии, что клиент обязуется применять постоянный объем ресурсов.

Уровень бесплатного пользования Amazon SageMaker

Сервис Amazon SageMaker можно попробовать бесплатно. В рамках уровня бесплатного пользования AWS работу с Amazon SageMaker можно начать бесплатно. Действие уровня бесплатного пользования начинается с первого месяца, как только вы создали первый ресурс SageMaker. Подробные сведения об уровне бесплатного пользования для Amazon SageMaker приведены в таблице ниже.

Возможности Amazon SageMaker Ежемесячное использование уровня бесплатного пользования в течение первых 2 месяцев
Блокноты Studio и инстансы блокнотов 250 часов инстанса ml.t3.medium в блокнотах Studio ИЛИ 250 часов инстанса ml.t2 medium или инстанса ml.t3.medium на инстансах блокнотов
RStudio в SageMaker 250 часов работы инстанса ml.t3.medium с приложением RSession И бесплатного инстанса ml.t3.medium для приложения RStudioServerPro
Data Wrangler 25 часов инстанса ml.m5.4xlarge
Feature Store 10 миллионов единиц записи, 10 миллионов единиц чтения, 25 ГБ хранилища
Обучение 50 часов инстансов m4.xlarge или m5.xlarge
Получение логических выводов в режиме реального времени 125 часов инстансов m4.xlarge или m5.xlarge
Бессерверное получение логических выводов 150 000 секунд на получение логических выводов
Canvas 750 часов в месяц на сеансы и до 10 запросов для создания модели в месяц, при этом для каждого случая предусматривается до 1 млн ячеек на запрос для создания модели

Цены по требованию

  • Блокноты Studio
  • Блокноты Amazon SageMaker Studio
    Блокноты Amazon SageMaker Studio – это готовые блокноты Jupyter, которые можно быстро развернуть. Базовые вычислительные ресурсы целиком эластичны, а общий доступ к блокнотам предоставляется без особого труда, что способствует оптимизированной совместной работе. Плата взимается в зависимости от типа выбранного инстанса в соответствии с продолжительностью использования.

  • RStudio в SageMaker
  • RStudio в SageMaker
    RStudio в SageMaker предоставляет по требованию облачные вычислительные ресурсы и позволяет ускорить разработку модели и повысить продуктивность. С вас взимается плата за типы инстанса, выбранные для запуска приложения для проведения сеансов RStudio и приложения RStudio Server Pro.

    Приложение RStudioServerPro

  • Инстансы блокнота
  • Инстансы блокнота
    Инстансы блокнотов – это вычислительные инстансы с установленным приложением блокнота Jupyter. Плата взимается в зависимости от типа выбранного инстанса в соответствии с продолжительностью использования.

  • Обработка
  • Amazon SageMaker Processing
    С помощью Amazon SageMaker Processing можно легко запустить предварительную и последующую обработку рабочих нагрузок, а также провести оценку модели в полностью управляемой инфраструктуре. Плата взимается в зависимости от типа выбранного инстанса в соответствии с продолжительностью использования.

  • Data Wrangler
  • Amazon SageMaker Data Wrangler
    Amazon SageMaker Data Wrangler сокращает время, необходимое для сбора и подготовки данных для машинного обучения с нескольких недель до нескольких минут. Вы платите за время, затрачиваемое на очистку, поиск и визуализацию данных. Цены на SageMaker Data Wrangler рассчитываются в зависимости от типа инстанса по секундам.*

    Задания Amazon SageMaker Data Wrangler

    Задание Amazon SageMaker Data Wrangler создается во время экспорта потока данных из SageMaker Data Wrangler. С помощью заданий SageMaker Data Wrangler можно автоматизировать рабочие процессы подготовки данных. Задания SageMaker Data Wrangler позволяют повторно применять рабочие процессы подготовки данных к новым наборам данных, сокращая временные затраты, и оплачиваются посекундно.

  • Feature Store
  • Магазин функций Amazon SageMaker
    Магазин функций Amazon SageMaker представляет собой центральный репозиторий для получения, хранения и запуска функций для машинного обучения. Плата будет взиматься за запись, чтение и хранение данных в магазине функций SageMaker. Плата за запись взимается в виде единиц запросов на запись за один КБ, плата за чтение взимается в виде единиц запросов на чтение за 4 КБ, а плата за хранение данных взимается за один ГБ в месяц

  • Обучение
  • Amazon SageMaker: обучение
    Amazon SageMaker позволяет легко обучать модели машинного обучения, предоставляя все необходимое для настройки и отладки моделей. Вы платите за использование инстанса выбранного типа. При использовании Amazon SageMaker Debugger для отладки проблем и мониторинга ресурсов во время обучения вы можете использовать встроенные правила для отладки заданий обучения или написать собственные правила. За использование встроенных правил для отладки заданий обучения плата не взимается. При использовании собственных правил плата взимается в зависимости от типа выбранного инстанса в соответствии с продолжительностью использования.

  • Получение логических выводов в режиме реального времени
  • Хостинг Amazon SageMaker: получение логических выводов в режиме реального времени
    Amazon SageMaker предоставляет логические выводы в режиме реального времени для конкретных примеров использования, для которых необходимы прогнозы в реальном времени. Вы платите за использование инстанса выбранного типа. При использовании Amazon SageMaker Model Monitor для обслуживания высокоточных моделей, предоставляющих логические выводы в режиме реального времени, для мониторинга моделей или составления собственных правил можно использовать встроенные правила. Вы получаете 30 бесплатных часов для мониторинга при использовании встроенных правил. Размер дополнительной платы будет зависеть от продолжительности использования. При использовании собственных правил плата взимается отдельно.

  • Асинхронные логические выводы
  • Асинхронные логические выводы Amazon SageMaker:
    Асинхронные логические выводы Amazon SageMaker – это опция логического вывода почти в реальном времени, которая ставит входящие запросы в очередь и обрабатывает их асинхронно. Используйте ее тогда, когда необходимо обрабатывать объемные полезные нагрузки по мере поступления данных или запускать модели, которым требуется длительное время обработки выводов, но не нужна задержка менее секунды. Оплата взимается в зависимости от типа выбранного инстанса.

  • Пакетное преобразование
  • Amazon SageMaker Batch Transform
    Благодаря Amazon SageMaker Batch Transform вам не придется разбивать набор данных на несколько фрагментов или управлять адресами реального времени. SageMaker Batch Transform дает возможность выполнять прогнозирование на основе крупных или малых наборов данных. Плата взимается в зависимости от типа выбранного инстанса в соответствии с продолжительностью использования.

  • Бессерверное получение логических выводов
  • Amazon SageMaker Serverless Inference
    Amazon SageMaker Serverless Inference позволяет развертывать модели машинного обучения для получения логических выводов, при этом исключая необходимость настраивать базовую инфраструктуру и управлять ею. С Serverless Inference платить нужно только за объем вычислительных ресурсов, использованных для обработки запросов на получение логических выводов (плата начисляется по миллисекундам), и объем обработанных данных. Размер платы за вычисления зависит от выбранной вами конфигурации памяти.

  • JumpStart
  • Amazon SageMaker JumpStart
    Amazon SageMaker JumpStart поможет вам быстро и легко начать работу с машинным обучением благодаря доступу в один щелчок к популярным коллекциям моделей (также известным как «зоопарки» моделей). Кроме того, Jumpstart предлагает комплексные решения для разбора общих стандартных примеров использования машинного обучения, которые могут быть настроены под конкретные требования пользователя. Дополнительная плата за использование моделей или решений JumpStart не начисляется. Вы будете платить за часы работы базовых инстансов обучения и выводов так же, как если бы вы создали их вручную.

Сведения об инстансах

Сведения о продукте: инстанс P4d Amazon SageMaker

Размер инстанса Виртуальные ЦПУ Память инстанса (ГиБ) Графический процессор Память графического процессора (ГБ) Пропускная способность сети (Гбит/с) GPUDirect RDMA Одноранговая связь графических процессоров Хранилище инстансов (ГБ) Пропускная способность EBS (Гбит/с)
ml.p4d.24xlarge 96 1152 8 320 HBM2 400 ENA и EFA Да NVSwitch 600 ГБ/с 8x1000 SSD на базе NVMe 19

Сведения о продукте: инстанс P3 Amazon SageMaker

Размер инстанса Виртуальные ЦПУ Память инстанса (ГиБ) GPUs-V100 Память графического процессора (ГБ) Пропускная способность сети (Гбит/с) Одноранговая связь графических процессоров Пропускная способность EBS (Гбит/с)
ml.p3.2xlarge 8 61 1 16 До 10 Н/Д 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

Сведения о продукте: инстанс G4 Amazon SageMaker

Размер инстанса Виртуальные ЦПУ Память инстанса (ГиБ) GPUs-T4 Пропускная способность сети (Гбит/с) Хранилище инстансов (ГБ) Пропускная способность EBS (Гбит/с)
ml.g4dn.xlarge 4 16 1 До 25 1 x 125 SSD на базе NVMe До 3,5
ml.g4dn.2xlarge 8 32 1 До 25 1 x 125 SSD на базе NVMe До 3,5
ml.g4dn.4xlarge 16 64 1 До 25 1 x 125 SSD на базе NVMe 4,75
ml.g4dn.8xlarge 32 128 1 50 1 x 900 SSD на базе NVMe 9,5
ml.g4dn.16xlarge 64 256 1 50 1 x 900 SSD на базе NVMe 9,5
ml.g4dn.12xlarge 48 192 4 50 1 x 900 SSD на базе NVMe 9,5

Сведения о продукте: инстанс G5 Amazon SageMaker

Размер инстанса Виртуальные ЦПУ Память инстанса (ГиБ) GPUs-A10G Графическая память (ГиБ) Пропускная способность сети (Гбит/с) Пропускная способность EBS (Гбит/с) Хранилище инстансов (ГБ)
ml.g5n.xlarge 4 16 1 24 До 10 До 3,5 1x250
ml.g5.2xlarge 8 32 1 24 До 10 До 3,5 1x450
ml.g5.4xlarge 16 64 1 24 До 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

Студия Amazon SageMaker

Вам предоставлен доступ к Amazon SageMaker Studio – первой полностью интегрированной среде разработки (IDE) без дополнительной платы. SageMaker Studio обеспечивает полный доступ и видимость каждого шага, необходимого для создания, обучения и развертывания моделей. При использовании SageMaker Studio вы платите только за базовые вычисления и хранилище для Studio.

Можно использовать множество сервисов от SageMaker Studio, AWS SDK for Python (Boto3) или AWS CLI, в том числе:

  • SageMaker Pipelines для автоматизации и управления рабочими процессами машинного обучения;
  • SageMaker Autopilot для автоматического создания моделей машинного обучения с сохранением полной прозрачности;
  • SageMaker Experiments для организации и отслеживания заданий обучения и версий;
  • SageMaker Debugger для отладки отклонений во время обучения;
  • SageMaker Model Monitor для обслуживания моделей высокого качества;
  • SageMaker Clarify для более понятного объяснения ваших моделей машинного обучения и обнаружения смещений;
  • SageMaker JumpStart для простого развертывания решений машинного обучения для множества стандартных примеров использования. Плата при использовании других сервисов AWS может начисляться за базовые вызовы API, которые Amazon SageMaker выполняет от вашего имени.
  • SageMaker Inference Recommender для получения рекомендаций для надлежащей настройки адреса.

Вы платите только за базовые вычислительные ресурсы и ресурсы хранения, используемые в рамках SageMaker или других сервисов AWS, в зависимости от использования.

Лаборатория студии Amazon SageMaker

Можно создавать и обучать модели машинного обучения с помощью лаборатории студии Amazon SageMaker совершенно бесплатно. Лаборатория студии SageMaker предоставляет разработчикам, академикам и специалистам по работе с данными бесплатную и не требующую настройки среду для разработки и позволяет выполнять машинное обучение и экспериментировать с ним.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas расширяет доступ к машинному обучению, предоставляя бизнес-аналитикам возможности для точного прогнозирования машинного обучения с помощью интерактивного визуального интерфейса без написания кодов и взаимодействия с машинным обучением.

Маркировка данных Amazon SageMaker

Сервис Amazon SageMaker предоставляет два предложения для маркировки данных: Amazon SageMaker Ground Truth Plus и Amazon SageMaker Ground Truth. Узнайте подробные сведения о маркировке данных Amazon SageMaker, полностью управляемом сервисе маркировки данных, который упрощает построение высокоточных наборов обучающих данных для машинного обучения.

Amazon SageMaker Edge

Узнайте подробные сведения о ценах на Amazon SageMaker Edge. Это сервис для оптимизации, выполнения и мониторинга моделей машинного обучения в группах периферийных устройств. 

Тарифы Amazon SageMaker Savings Plans

Экономичные планы Amazon SageMaker помогают снизить расходы вплоть до 64 %. Эти тарифы автоматически применяются к соответствующим инстансам SageMaker ML, включая блокноты SageMaker Studio, инстансы блокнота SageMaker, обработку SageMaker, SageMaker Data Wrangler, обучение SageMaker, получение логических выводов в режиме реального времени SageMaker и пакетное преобразование SageMaker, независимо от семейства инстансов, размера и региона. Например, для обработки рабочих нагрузок, связанных с получением логических выводов, вместо инстанса ml.c5.xlarge, работающего в регионе Восток США (Огайо), можно в любое время перейти к использованию инстанса ml.Inf1 в регионе Запад США (Орегон) и автоматически продолжать пользоваться экономичными планами. 

Подробнее »

Совокупная стоимость владения (TCO) с Amazon SageMaker

Amazon SageMaker позволяет снизить совокупную стоимость владения (TCO) не менее чем на 54 % в течение трех лет, по сравнению с другими облачными самоуправляемыми решениями. Узнайте подробные сведения о полном анализе TCO для Amazon SageMaker.

Примеры расчета цен

Подробнее об Amazon SageMaker

Посетите страницу с обзором SageMaker
Готовы начать?
Регистрация
Возникли дополнительные вопросы?
Связаться с нами