Amazon SageMaker, makine öğrenimi (ML) için amaca özel oluşturulmuş geniş bir özellik setini bir araya getirerek veri bilimcilerin ve geliştiricilerin yüksek kaliteli ML modelleri hazırlamalarına, oluşturmalarına, eğitmelerine ve dağıtmalarına yardımcı olur. SageMaker, önde gelen makine öğrenimi çerçevelerini, araç setlerini ve programlama dillerini destekler.

SageMaker ile yalnızca kullandığınız kadar ödersiniz. Ödeme için iki seçeneğiniz var: hiçbir minimum ücret veya ön taahhüt içermeyen İstek Üzerine Fiyatlandırma ve tutarlı miktarda kullanım taahhüdü karşılığında kullanıma dayalı esnek bir fiyatlandırma modeli sunan SageMaker Savings Plans.

Amazon SageMaker Ücretsiz Kullanım

Amazon SageMaker'ı denemek ücretsizdir. AWS Ücretsiz Kullanım kapsamında, Amazon SageMaker'ı ücretsiz olarak kullanmaya başlayabilirsiniz. Ücretsiz kullanımınız, ilk SageMaker kaynağınızı oluşturduğunuz aydan itibaren başlar. Amazon SageMaker'ın ücretsiz kullanım detayları aşağıdaki tabloda belirtilmiştir.

Amazon SageMaker özelliği İlk 2 ay boyunca aylık Ücretsiz Kullanım
Studio not defterleri ve not defteri bulut sunucuları Studio not defterlerinde 250 saatlik ml.t3.medium bulut sunucusu VEYA not defteri bulut sunucularında 250 saatlik ml.t2 medium bulut sunucusu ya da ml.t3.medium bulut sunucusu
SageMaker'da RStudio RSession uygulamasında 250 saatlik ml.t3.medium bulut sunucusu VE RStudioServerPro uygulaması için ücretsiz ml.t3.medium bulut sunucusu
Data Wrangler 25 saatlik ml.m5.4xlarge bulut sunucusu
Özellik Mağazası 10 milyon yazma birimi, 10 milyon okuma birimi, 25 GB depolama
Eğitim 50 saatlik m4.xlarge veya m5.xlarge bulut sunucuları
Gerçek Zamanlı Çıkarım 125 saatlik m4.xlarge veya m5.xlarge bulut sunucuları
Serverless Inference 150.000 saniyelik çıkarım süresi
Canvas Oturum süresi için 750 saat/ay ve her biri model oluşturma isteği başına 1 milyon hücreye kadar olmak üzere ayda 10'a kadar model oluşturma isteği

İstek Üzerine Fiyatlandırma

  • Studio Not Defterleri
  • SageMaker'da RStudio
  • Not Defteri Bulut Sunucuları
  • İşleme
  • Data Wrangler
  • Özellik Mağazası
  • Eğitim
  • Gerçek Zamanlı Çıkarım
  • Eşzamansız Çıkarım
  • Toplu Dönüşüm
  • Serverless Inference
  • JumpStart
  • Studio Not Defterleri
  • Amazon SageMaker Studio Notebooks
    Amazon SageMaker Notebooks, tek tıkla hızlıca başlatılabilen Jupyter not defterleridir. Altındaki işlem kaynakları tamamen esnektir ve not defterleri başkalarıyla kolayca paylaşılarak sorunsuz işbirliği sağlamaktadır. Kullanım sürenize bağlı olarak seçtiğiniz bulut sunucusu tipine göre ücretlendirilirsiniz.

  • SageMaker'da RStudio
  • SageMaker'da RStudio
    SageMaker'da RStudio, model geliştirmeyi hızlandırmak ve üretkenliği artırmak için istek üzerine bulut işlem kaynakları sunar. RStudio Session uygulamasını ve RStudio Server Pro uygulamasını çalıştırmak için seçtiğiniz bulut sunucusu tipleri için ücretlendirilirsiniz.

    RStudioServerPro Uygulaması

  • Not Defteri Bulut Sunucuları
  • Not Defteri Bulut Sunucuları
    Not defteri bulut sunucuları, Jupyter not defteri uygulamasını çalıştıran işlem bulut sunucularıdır. Kullanım sürenize bağlı olarak seçtiğiniz bulut sunucusu tipine göre ücretlendirilirsiniz.

  • İşleme
  • Amazon SageMaker Processing
    Amazon SageMaker Processing, ön işleme, son işleme ve model değerlendirme iş yüklerinizi tam olarak yönetilen altyapıda kolayca çalıştırmanıza olanak tanır. Kullanım sürenize bağlı olarak seçtiğiniz bulut sunucusu tipine göre ücretlendirilirsiniz.

  • Data Wrangler
  • Amazon SageMaker Data Wrangler
    Amazon SageMaker Data Wrangler, makine öğrenimi için verileri toplamak ve hazırlamak üzere gereken süreyi haftalardan dakikalara indirir. Verileri temizlemek, keşfetmek ve görüntülemek için kullanılan süreye göre ücretlendirilirsiniz. SageMaker Data Wrangler saniyeye göre bulut sunucusu tipine göre ücretlendirilir.*

    Amazon SageMaker Data Wrangler işleri

    Bir Amazon SageMaker Data Wrangler işi, bir veri akışı SageMaker Data Wrangler’dan dışa aktarıldığı zaman oluşturulur. SageMaker Data Wrangler işleri ile veri hazırlama iş akışlarınızı otomatikleştirebilirsiniz. SageMaker Data Wrangler işleri, size zaman kazandırmak için yeni veri dizinlerinde veri hazırlama iş akışlarınızı yeniden uygulamanıza yardımcı olur ve saniye başına faturalandırılır.

  • Özellik Mağazası
  • Amazon SageMaker Özellik Mağazası
    Amazon SageMaker Özellik Mağazası, makine öğrenimi için özellikler almak, depolamak ve sunmak üzere kullanılan bir merkezi depolamadır. SageMaker Feature Store’da yazım, okuma ve veri depolama için ücretlendirilirsiniz. Yazmalar, KB başına yazma istek birimleri olarak, okumalar 4KB başına okuma istek birimleri olarak ve veri depolama aylık GB başına ücretlendirilir.

  • Eğitim
  • Amazon SageMaker Eğitim
    Amazon SageMaker, modelleri eğitmek, ayarlamak ve hata ayıklamak için ihtiyacınız olan her şeyi sağlayarak makine öğrenimi (ML) modellerini eğitmeyi kolaylaştırır. Seçtiğiniz bulut sunucusu tipine göre faturalandırılırsınız. Eğitim sırasında sorunları ayıklamak ve kaynakları görüntülemek için Amazon SageMaker Hata Ayıklayıcısı kullandığınızda eğitim işlerinizin sorunlarını ayıklamak veya kendi özel kurallarınızı yazmak için yerleşik kurallar kullanabilirsiniz. Eğitim işlerinizin sorunlarını ayıklamak üzere yerleşik kurallar kullanmak için ücret ödemezsiniz. Özel kurallar için kullanım sürenize bağlı olarak seçtiğiniz bulut sunucusu tipine göre ücretlendirilirsiniz.

  • Gerçek Zamanlı Çıkarım
  • Amazon SageMaker Barındırma: Gerçek Zamanlı Çıkarım
    Amazon SageMaker, gerçek zamanlı çıkarımlara ihtiyaç duyduğunuz kullanım örnekleriniz için gerçek zamanlı çıkarım sağlamaktadır. Seçtiğiniz bulut sunucusu tipine göre faturalandırılırsınız. Gerçek zamanlı çıkarım sağlayan yüksek oranda doğru modellerinizi sürdürmek için Amazon SageMaker Model Monitor kullandığınızda modellerinizi görüntülemek veya kendi özel kurallarınızı yazmak üzere yerleşik kurallar kullanabilirsiniz. Yerleşik kurallar için 30 saat ücretsiz izleme hakkı elde edersiniz. Ek ücretler, kullanım süresine bağlı olacaktır. Kendi özel kurallarınızı kullandığınızda ayrı olarak ücretlendirilirsiniz.

  • Eşzamansız Çıkarım
  • Amazon SageMaker Eşzamansız Çıkarım:
    Amazon SageMaker Eşzamansız Çıkarım, gelen istekleri sıraya alan ve bunları eşzamansız olarak işleyen, neredeyse gerçek zamanlı bir çıkarım seçeneğidir. Veriler geldikçe büyük yükleri işlemeniz veya uzun çıkarım işleme süreleri olan ve bir saniyeden kısa gecikme süresi gereksinimleri olmayan modelleri çalıştırmanız gerektiğinde bu seçeneği kullanın. Seçtiğiniz bulut sunucusu türü için ücretlendirilirsiniz.

  • Toplu Dönüşüm
  • Amazon SageMaker Toplu Dönüşüm
    Amazon SageMaker Toplu Dönüşüm kullanarak veri kümenizi birden çok parçaya bölmeye veya gerçek zamanlı uç noktaları yönetmeye gerek yoktur. SageMaker Batch Transform, büyük veya küçük toplu veri kümeleri üzerinde tahminler çalıştırmanıza olanak tanır. Kullanım sürenize bağlı olarak seçtiğiniz bulut sunucusu tipine göre ücretlendirilirsiniz.

  • Serverless Inference
  • Amazon SageMaker Serverless Inference
    Amazon SageMaker Serverless Inference, temel altyapılardan hiçbirini yapılandırmadan veya yönetmeden çıkarım için makine öğrenimi modellerini dağıtmanıza olanak sağlar. Serverless Inference'ta, yalnızca çıkarım isteklerini işlemede kullanılan, milisaniyelik olarak faturalandırılan işlem kapasitesi ve işlenen veri miktarı için ödeme yaparsınız. İşlem ücreti seçtiğiniz bellek yapılandırmasına bağlıdır.

  • JumpStart
  • Amazon SageMaker JumpStart
    Amazon SageMaker JumpStart, popüler model koleksiyonlarına ("model hayvanat bahçeleri" olarak da bilinir) tek tıkla erişimle makine öğrenimini hızlı ve kolay bir şekilde kullanmaya başlamanıza yardımcı olur. JumpStart, ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilebilen yaygın makine öğrenimi kullanım örneklerini çözen uçtan uca çözümler de sunar. JumpStart model veya çözümlerinin kullanımı için ek ücret uygulanmaz. Temelde kullanılan Eğitim ve Çıkarım bulut sunucusu saatleri için, bunları manuel olarak oluşturmuşsunuz gibi ücretlendirilirsiniz.

Amazon SageMaker Studio

Artık ilk tam olarak entegre geliştirme ortamı (IDE) olan Amazon SageMaker Studio'ya hiçbir ek ücret olmaksızın erişebilirsiniz. SageMaker Studio; model oluşturma, eğitme ve dağıtma adımları için tam kapsamlı erişim ve görünürlük sunar. SageMaker Studio'yu kullandığınızda yalnızca Studio içinde kullandığınız temel işlem ve depolama için ödeme yaparsınız.

SageMaker Studio, AWS SDK for Python (Boto3) veya AWS CLI'dan aşağıdakiler dahil olmak üzere birçok hizmeti kullanabilirsiniz:

  • Makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmek ve yönetmek için SageMaker Pipelines
  • Tam görünürlük içeren makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluşturmak için SageMaker Autopilot
  • Eğitim işlerinizi ve sürümlerinizi organize etmek ve takip etmek için SageMaker Experiments
  • Eğitim sırasında anormalliklere yönelik hata ayıklama süreci için SageMaker Debugger
  • Yüksek kaliteli modelleri sürdürmek için SageMaker Model Monitor
  • Makine öğrenimi modellerinizi daha iyi açıklamak ve sapmaları tespit etmek için SageMaker Clarify
  • Birçok kullanım örneği için makine öğrenimi çözümlerini kolayca dağıtmaya yönelik SageMaker JumpStart. Amazon SageMaker tarafından sizin adınıza yapılan temeldeki API çağrıları için çözümde kullanılan diğer AWS Hizmetleri ücretleri alınabilir.
  • Doğru uç nokta yapılandırması ile ilgili öneriler almak için SageMaker Inference Recommender

Kullanımınıza bağlı olarak yalnızca SageMaker içindeki temel işlem ve depolama kaynakları veya diğer AWS hizmetleri için ücret ödersiniz.

Amazon SageMaker Stüdyo Laboratuvarı

Amazon SageMaker Stüdyo Laboratuvarı'nı ücretsiz olarak kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilir ve eğitebilirsiniz. SageMaker Stüdyo Laboratuvarı; geliştiricilere, akademisyenlere ve veri bilimcilerine makine öğrenimini hiçbir ek ücret ödemeden öğrenmek ve denemek için kullanabilecekleri, yapılandırma gerektirmeyen bir geliştirme ortamı sunar.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas, iş analistlerine görsel bir üzerine tıklama arabirimi kullanmak suretiyle doğru makine öğrenimi (ML) tahminleri oluşturma yeteneği sağlayarak ML erişimini genişletir; kodlama veya ML alanında deneyim gerektirmez.

Amazon SageMaker Data Labeling

Amazon SageMaker Data Labeling iki veri etiketleme teklifi sunar: Amazon SageMaker Ground Truth Plus ve Amazon SageMaker Ground Truth. ML için yüksek oranda doğruluğa sahip eğitim veri kümeleri oluşturmayı kolaylaştıran bir tam olarak yönetilen veri etiketleme hizmeti olan Amazon SageMaker Data Labeling hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Amazon SageMaker Edge

Uç cihaz filolarındaki makine öğrenimi modellerini optimize etmek, çalıştırmak ve izlemek için Amazon SageMaker Edge fiyatlandırması hakkında daha fazla bilgi edinin. 

Amazon SageMaker Savings Plans

Amazon SageMaker Tasarruf Planları, maliyetlerinizi %64'e kadar düşürmenize yardımcı olur. Planlar, bulut sunucusu ailesi, boyut veya bölgeye bakılmaksızın SageMaker Stüdyo not defterleri, SageMaker not defteri bulut sunucuları, SageMaker İşleme, SageMaker Data Wrangler, SageMaker Eğitim, SageMaker Gerçek Zamanlı Çıkarım ve SageMaker Toplu Dönüşüm dahil olmak üzere uygun SageMaker makine öğrenimi bulut sunucusu kullanımına otomatik olarak uygulanır. Örneğin, istediğiniz zaman ABD Doğu (Ohio) bölgesinde çalışan bir CPU bulut sunucusu ml.c5.xlarge kullanımından ABD Batı (Oregon) bölgesinde çalışan bir ml.Inf1 bulut sunucusuna geçiş yapabilir ve Tasarruf Planları fiyatlarını otomatik olarak ödemeye devam edebilirsiniz. 

Daha fazla bilgi edinin »

Amazon SageMaker ile toplam sahip olma maliyeti (TCO)

Amazon SageMaker, kendi kendine yönetilen diğer bulut tabanlı çözümlere kıyasla üç yıllık bir dönemde en az %54 daha düşük toplam sahip olma maliyeti (TCO) sunar. Amazon SageMaker için tam TCO analizi ile daha fazla bilgi edinin.

Fiyatlandırma örnekleri

  • Fiyatlandırma Örneği 1: Studio not defterleri

    Bir veri bilimcisi, Amazon SageMaker Studio not defterlerini kullanırken aşağıdaki eylem sırasını izler.

    1. Bir ml.c5.xlarge bulut sunucusunda TensorFlow çekirdeğinde not defteri 1’i açar ve ardından bu not defterinde 1 saat çalışır.
    2. Not defter 2'yi bir ml.c5.xlarge bulut sunucusunda açar. Not defteri 1’i çalıştıran aynı ml.c5.xlarge bulut sunucusunda otomatik olarak açılır. 
    3. Not defteri 1 ve not defteri 2 üzerinde 1 saat aynı anda çalışır.
    4. Veri bilimcisi toplam iki (2) saatlik ml.c5.xlarge kullanımı için faturalandırılacaktır. Aynı anda not defteri 1 ve not defteri 2 üzerinde çakışan çalışma saati için her çekirdek uygulaması 0,5 saat boyunca ölçülecek ve 1 saat için faturalandırılacaktır.
    Çekirdek Uygulaması Not defteri bulut sunucusu Saat Saatlik maliyet Toplam
    TensorFlow ml.c5.xlarge 1 0,204 USD 0,204 USD
    TensorFlow ml.c5.xlarge 0,5 0,204 USD 0,102 USD
    Data Science ml.c5.xlarge 0,5 0,204 USD 0,102 USD
            0,408 USD
  • Fiyatlandırma Örneği 2: SageMaker'da RStudio

    Bir veri bilimcisi, SageMaker'da RStudio kullanırken aşağıdaki eylem sırasını izliyor:

    1. Bir ml.c5.xlarge bulut sunucusunda RSession 1 başlatıyor ve ardından bu not defterinde 1 saat çalışıyor.
    2. Bir ml.c5.xlarge bulut sunucusunda RSession 2 başlatıyor. Bu, RSession 1'i çalıştıran aynı ml.c5.xlarge bulut sunucusunda otomatik olarak açılıyor.
    3. 1 saat boyunca aynı anda hem RSesssion 1 hem de RSession 2 üzerinde çalışıyor.
    4. Veri bilimcisi toplam iki (2) saatlik ml.c5.xlarge kullanımı için faturalandırılacaktır. Aynı anda hem RSession 1 hem de RSession 2 üzerinde çakışan çalışma saati için her RSession uygulaması 0,5 saat boyunca ölçülecek ve 1 saat için faturalandırma yapılacaktır.

    Bu esnada RServer, çalışmakta olan RSession'lar olup olmamasından bağımsız olarak 7/24 çalışır. Yönetici, "Küçük" (ml.t3.medium) seçeneğini belirlerse ücretlendirme yapılmayacaktır. Yönetici, "Orta" (ml.c5.4xlarge) veya "Büyük" (ml.c5.9xlarge) seçeneğini belirlerse RStudio, SageMaker Etki Alanı için etkinleştirildiği takdirde saatlik olarak ücretlendirme yapılacaktır.

    RSession uygulaması RSession bulut sunucusu Saat Saatlik maliyet Toplam
    Base R ml.c5.xlarge 1 0,204 USD 0,204 USD
    Base R ml.c5.xlarge 0,5 0,204 USD 0,102 USD
    Base R ml.c5.xlarge 0,5 0,204 USD 0,102 USD
            0,408 USD
  • Fiyatlandırma örneği 3: İşleme

    Amazon SageMaker İşleme, yalnızca işleriniz çalıştığı sırada kullanılan bulut sunucuları için ücretlendirme yapar. Giriş verilerini işlenmeleri için Amazon S3'e sağlamanızın ardından Amazon SageMaker, bir işleme işinin başında söz konusu verileri Amazon S3'ten yerel bir depolama alanına indirir.

    Veri analisti, iki ml.m5.4xlarge bulut sunucusundaki verileri ön işleme tabi tutmak ve doğrulamak için bir işleme işi çalıştırır. Bu işlem 10 dakika sürer. İşleme işinde kullanılması için girdi olarak S3'e 100 GB veri kümesi yükler. Yaklaşık olarak aynı boyuttaki çıkış verileri de yine S3'te depolanır.

    Saat İşleme bulut sunucuları Saatlik maliyet Toplam
    1 * 2 * 0,167 = 0,334 ml.m5.4xlarge 0.922 USD 0,308 USD
    Genel amaçlı (SSD) depolama (GB) Saatlik maliyet Toplam
    100 * 2 = 200 GB 0,14 USD 0,0032 USD

    Amazon SageMaker İşleme işi için ara toplam = 0,308 USD.
    200 GB genel amaçlı SSD depolama için ara toplam = 0,0032 USD.
    Bu örnek için toplam fiyat 0,3112 USD olur.

  • Fiyatlandırma örneği 4: Data Wrangler

    Bir veri bilimcisi olarak üç gün boyunca günde 6 saatinizi verilerinizi temizlemek, keşfetmek ve görüntülemek için Amazon SageMaker Data Wrangler kullanarak harcıyorsunuz. Veri hazırlama işlem hattı uygulamak için daha sonra haftalık olarak çalışacak şekilde programlanmış SageMaker Data Wrangler işi başlatıyorsunuz.

    Aşağıdaki tablo, aylık toplam kullanımınızı ve Amazon SageMaker Data Wrangler kullanımı için ilgili maliyetleri özetler.

    Başvuru SageMaker Studio bulut sunucusu Gün Süre Toplam süre Saatlik maliyet Maliyet ara toplamı
    SageMaker Data Wrangler ml.m5.4xlarge 3 6 saat 18 Saat 0.922 USD 16,596 USD
    SageMaker Data Wrangler işi ml.m5.4xlarge - 40 Dakika 2,67 Saat 0.922 USD 2,461 USD

    Tabloya göre verilerinizi hazırlamak için Amazon SageMaker Data Wrangler'ı 3 gün boyunca toplam 18 saattir kullanıyorsunuz. Buna ek olarak haftalık olarak güncellenmiş veri hazırlamak için bir SageMaker Data Wrangler işi oluşturuyorsunuz. Her iş 40 dakika sürüyor ve iş bir ay boyunca haftalık olarak çalışıyor.

    Data Wrangler kullanımı için toplam aylık ücretler = 16,596 USD + 2,461 USD = 19,097 USD

  • Fiyatlandırma örneği 5: Özellik Mağazası

    Amazon SageMaker Özellik Mağazası'nda her biri 25 KB olan okuma ve yazmalar yapan bir web uygulamanız var. Ayın ilk 10 günü için SageMaker Özellik Mağazası’na günlük 10.000 yazma ve 10.000 okuma ile uygulamanızda küçük bir trafik oluşmaktadır. Ayın 11. gününde uygulamanız sosyal medyada dikkat çeker ve uygulama trafiğiniz o gün 200.000 yazma ve 200.000 okuma değerine sıçrar. Ardından uygulamanız, daha düzenli bir trafik desenine geçerek ay sonunda, günlük 80.000 yazma ve 80.000 okuma değerine ulaşır.

    Aşağıdaki tablo, aylık toplam kullanımınızı ve Amazon SageMaker Özellik Mağazası kullanımı için ilgili maliyetleri özetler.

    Ayın günü Toplam yazma Toplam yazma birimleri Toplam okuma Toplam okuma birimleri
    1.güden 10. güne 100.000 yazma 
    (10.000 yazma * 10 gün)
    2.500.000 
    (100.000 * 25KB )
    100.000 
    (10.000 * 10 gün)
    700.000++ 
    (100.000 * 25/4 KB )
             
    11.Gün 200.000 yazma 5.000.000 
    (200.000* 25KB)
    200.000 okuma 1.400.000++ 
    (200.000* 25/4KB)
             
    12. günden 30. güne 1.520.000 yazma 
    (80.000 * 19 gün)
    38.000.000 
    (1.520.000* 25KB)
    1.520.000 yazma
    (80.000 * 19 gün)
    10.640.000++
    (1.520.000 * 25/4KB)
             
    Toplam ücretlendirilebilir birimler   45.500.000 yazma birimi   12.740.000 okuma birimi
    Yazma ve okumalar için aylık ücretler   56,875 USD 
    (45,5 milyon yazma birimi * 1,25 USD milyon yazma başına)
      3,185 USD 
    (12.74M okuma birimi * 0,25 USD milyon okuma başına)

    ++ Tüm kısmi okuma birimleri sıradaki tam sayıya yuvarlanır

    Veri Depolama
    Depolanan toplam veri = 31,5 GB
    Veri depolama için aylık ücretler = 31,5 GB * 0,45 USD = 14,175 USD

    Amazon SageMaker Özellik Mağazası için toplam aylık ücretler = 56,875 USD + 3,185 USD + 14,175 USD = 74,235 USD

  • Fiyatlandırma örneği 6: Eğitim

    Bir veri bilimcisi, yeni bir fikir için bir hafta boyunca bir model üzerinde çalıştı. Modeli, bir ml.m4.4xlarge bulut sunucusunu kullanarak 30'ar dakikadan 4 kez eğitti. Eğitme işlemi için, 2 yerleşik kural ve kendi yazdığı 1 özel kuralla etkinleştirdiği Amazon SageMaker Hata Ayıklayıcısı'nı kullandı. Özel kural için ml.m5.xlarge bulut sunucusunu belirtti. Eğitim için, Amazon S3'teki 3 GB eğitim verisinden yararlandı ve Amazon S3'e 1 GB model çıktısı gönderdi. SageMaker, her bir eğitim bulut sunucusu için genel amaçlı SSD (gp2) birimleri oluşturur. SageMaker aynı zamanda, belirtilen her bir kural için genel amaçlı SSD (gp2) birimleri oluşturur. Bu örnekte toplam 4 genel amaçlı SSD (gp2) birimi oluşturulur. SageMaker Hata Ayıklayıcısı, müşterinin Amazon S3 klasörüne 1 GB hata ayıklama verisi gönderir.

     

    Saat Eğitim bulut sunucusu Hata ayıklama bulut sunucusu Saatlik maliyet Ara toplam
    4 * 0,5 = 2,00 ml.m4.4xlarge yok 0,96 USD 1,92 USD
    4 * 0,5 * 2 = 4 yok Yerleşik kurallı bulut sunucuları için ek ücret uygulanmaz 0 USD 0 USD
    4 * 0,5 = 2 ml.m5.xlarge yok 0,23 USD 0,46 USD
            -------
            2,38 USD
      Eğitim için genel amaçlı (SSD) depolama (GB)  Hata ayıklayıcısı yerleşik kuralları için genel amaçlı (SSD) depolama (GB) Hata ayıklayıcısı özel kuralları için genel amaçlı (SSD) depolama (GB) GB-ay başına maliyet Ara toplam
    Kullanılan kapasite 3 2 1    
    Maliyet 0 USD Yerleşik kurallı depolama birimleri için ek ücret uygulanmaz 0 USD 0,10 USD 0 USD

    Bu örnekteki eğitim ve hata ayıklama işlemleri için toplam ücret 2,38 USD olur. Amazon SageMaker Hata Ayıklayıcısı yerleşik kurallarının kullandığı işlem bulut sunucuları ve genel amaçlı depolama birimleri için ek ücret uygulanmaz.

  • Fiyatlandırma örneği 7: Gerçek zamanlı çıkarım

    Örnek 5'de yer alan model, daha sonra güvenilir bir multi-AZ barındırma amacına yönelik olarak iki (2) ml.c5.xlarge bulut sunucusuna üretim için dağıtılıyor. Amazon SageMaker Model İzleme, bir (1) ml.m5.4xlarge bulut sunucusuyla etkinleştiriliyor ve izleme işlerinin günde bir kez gerçekleştirilmesi planlanıyor. Her bir izleme işinin tamamlanması 5 dakika sürüyor. Model günde 100 MB veri alıyor ve çıkarımların boyutu giriş verilerinin 1/10'u kadar oluyor.

    Aylık saat sayısı Barındırma bulut sunucuları Model İzleme bulut sunucuları  Saatlik maliyet Toplam
    24 * 31 * 2 = 1488 ml.c5.xlarge   0,204 USD 303,522 USD
    31 * 0,08 = 2,5   ml.m5.4xlarge 0.922 USD 2,305 USD

     

    Aylık gelen veri - barındırma Aylık giden veri - barındırma Gelen veya Giden GB başına maliyet Toplam
    100 MB * 31 = 3.100 MB   0,016 USD 0,0496 USD
      10 MB * 31 = 310 MB 0,016 USD 0,00496 USD

    Eğitim, barındırma ve izleme için ara toplam = 305,827 USD. Barındırma için aylık işlenen 3.100 MB Gelen veri ve 310 MB Giden veri için ara toplam = 0,054 USD. Bu örnek için toplam ücret aylık 305,881 USD olur.

    Not: ml.m5.xlarge bulut sunucularındaki yerleşik kurallar için, hiçbir ücret ödemeden tüm uç noktalarda toplam 30 saate kadar izleme imkanı elde edersiniz.

  • Fiyatlandırma örneği 8: Zaman Uyumsuz Çıkarım

    Amazon SageMaker Zaman Uyumsuz Çıkarım, uç noktanız tarafından kullanılan bulut sunucuları için ücretlendirme yapar. İstekleri aktif olarak işlemediğinde, maliyetlerden tasarruf etmek için örnek sayısını sıfıra ölçeklendirmek için otomatik ölçeklendirmeyi yapılandırabilirsiniz. Amazon S3'teki giriş yükleri için, Amazon S3'ten giriş verilerini okuma ve aynı bölgedeki çıkış verilerini S3'e yazma maliyeti yoktur.

    Örnek 5'teki model, bir SageMaker Eşzamansız Çıkarım uç noktasını çalıştırmak için kullanılır. Uç nokta, 1 ml.c5.xlarge bulut sunucusunda çalışacak ve istekleri aktif olarak işlemediğinde bulut sunucusu sayısını sıfıra ölçeklendirecek şekilde yapılandırılmıştır. Uç noktadaki ml.c5.xlarge bulut sunucuna bağlı 4 GB genel amaçlı (SSD) depolama alanı bulunur. Bu örnekte, uç nokta günde 2 saat bulut sunucusu sayısını 1 tutar ve 30 dakikalık bir bekleme süresine sahiptir, ardından günün geri kalanı için bulut sunucusu sayısı sıfıra ölçeklenir. Bu nedenle günlük 2,5 saatlik kullanım için ücretlendirilirsiniz. 

    Uç nokta günde 1.024 istek işler. Her bir çağrı isteği/yanıt gövdesinin boyutu 10 KB'dir ve Amazon S3'teki her bir çıkarım isteği yükü 100 MB'dir. Çıkarım çıkışları, aynı bölgede Amazon S3'te depolanan giriş verilerinin boyutunun 1/10'udur. Bu örnekte, veri işleme ücretleri istek ve yanıt gövdesi için geçerlidir, ancak Amazon S3'e/S3'ten aktarılan veriler için geçerli değildir. 

    Aylık saat sayısı Barındırma bulut sunucuları Saatlik maliyet Toplam
    2,5 * 31 * 1 = 77,5 ml.c5.xlarge 0,20 USD 15,81 USD
    Genel amaçlı (SSD) depolama (GB) GB-ay başına maliyet Toplam
    4 0,14 USD 0,56 USD
    Aylık gelen veri Aylık Giden Veri Gelen veya Giden GB başına maliyet Toplam
    10 KB * 1.024 * 31 = 310 MB 10 KB * 1.024 * 31 = 310 MB 0,02 USD 0,0048 USD
      10 KB * 1.024 * 31 = 310 MB 0,02 USD 0,0048 USD

    SageMaker Eşzamansız Çıkarımı için alt toplam = 15,81 USD + 0,56 USD + 2 * ,0048 = 16,38 USD. Bu örnek için toplam Zaman Uyumsuz Çıkarım ücreti aylık 16,38 USD olur.

  • Fiyatlandırma örneği 9: Toplu Dönüşüm

    Amazon SageMaker Toplu Dönüşüm, yalnızca işleriniz yürütüldüğü sırada kullanılan bulut sunucuları için ücretlendirme yapar. Verileriniz zaten Amazon S3'teyse aynı bölgedeki S3'ten giriş verilerini okumanın ve çıkış verilerini S3'e yazmanın maliyeti yoktur.  

    SageMaker Toplu Dönüşüm'ün çalıştırılması için örnek 5'teki model kullanılıyor. Veri bilimcisi, iş çalıştırma başına 15 dakika olmak üzere 3 ml.m4.4xlarge bulut sunucusunda dört ayrı SageMaker Toplu Dönüşüm işi çalıştırıyor. Her çalıştırma için S3'te 1 GB boyutlu bir değerlendirme veri kümesi yüklüyor ve boyutu giriş verilerinin 10'da 1'i kadar olan çıkarımlar yeniden S3'te depolanıyor.

    Saat Eğitim bulut sunucuları Saatlik maliyet Toplam
    3 * 0,25 * 4 = 3 saat ml.m4.4xlarge 0,96 USD 2,88 USD
    GB veri (Gelen) - Toplu Dönüşüm GB veri (Giden) - Toplu Dönüşüm Gelen veya Giden GB başına maliyet Toplam
    0 0 0,02 USD 0 USD

    SageMaker Toplu Dönüşüm için ara toplam = 2,88 USD. Amazon S3'e 4,4 GB için ara toplam = 0 USD. Bu örnek için toplam ücret 2,90 USD olur.

  • Fiyatlandırma örneği 10: Serverless Inference

    Serverless Inference'ta, yalnızca çıkarım isteklerini işlemede kullanılan, milisaniyelik olarak faturalandırılan işlem kapasitesi ve işlenen veri miktarı için ödeme yaparsınız. İşlem ücreti seçtiğiniz bellek yapılandırmasına bağlıdır.

    Uç noktanıza 2 GB bellek ayırdıysanız, bir ayda 10 milyon kez yürütüldüyse, her seferinde 100 milisaniye boyunca çalıştıysa ve toplamda 10 GB Gelen/Giden Veri işlediyse ödeyeceğiniz ücret aşağıdaki gibi hesaplanır:

    Aylık işlem ücretleri

    İstek sayısı Her isteğin süresi Toplam çıkarım süresi (saniye) Saniye başına maliyet Aylık çıkarım süresi ücreti
    10 milyon 100 milisaniye 1 milyon 0,00004 USD 40 USD

    Aylık veri işleme ücretleri 

    Veri işleme (GB) Gelen veya Giden GB başına maliyet Aylık veri işleme ücreti
    10 GB 0,016 USD 0,16 USD

    SageMaker Serverless Inference süresi ücretinin alt toplamı = 40 USD. 10 GB veri işleme ücretinin alt toplamı = 0,16 USD. Bu örnek için toplam ücret 40,16 USD olur.

  • Fiyatlandırma örneği 11: JumpStart

    Müşteri, müşteri incelemesi duygusunu olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırmak için JumpStart'ı kullanarak önceden eğitilmiş bir BERT Base Uncased modelini dağıtıyor.

    Müşteri, güvenilir bir multi-AZ barındırma için modeli iki (2) ml.c5.xlarge bulut sunucusuna dağıtıyor. Model günde 100 MB veri alıyor ve çıkarımların boyutu giriş verilerinin 1/10'u kadar oluyor.

    Aylık saat sayısı Barındırma bulut sunucuları Saatlik maliyet Toplam
    24 * 31 * 2 = 1488 ml.c5.xlarge 0,204 USD 303,55 USD
     
    Aylık Gelen Veri - Barındırma Aylık Giden Veri - Barındırma Gelen veya Giden GB Başına Maliyet

    Toplam

    100 MB * 31 = 3.100 MB   0,02 USD 0,06 USD
      10 MB * 31 = 310 MB 0,02 USD 0,01 USD
     

    Eğitim, barındırma ve izleme için ara toplam = 305,827 USD. Barındırma için aylık işlenen 3.100 MB Gelen veri ve 310 MB Giden veri için ara toplam = 0,06 USD. Bu örnek için toplam ücret aylık 305,887 USD olur.

Amazon SageMaker hakkında daha fazla bilgi edinin

SageMaker genel bakış sayfasını ziyaret edin
Başlamaya hazır mısınız?
Kaydolun
Başka sorularınız mı var?
Bize ulaşın