您可以利用 AWS DeepRacer 建立自己的機器學習模型 (透過「訓練」流程) 並參加比賽 (透過「評估」流程)。您需要支付訓練、評估和存放機器學習模型的費用。費用會根據您訓練和評估新模型的時間，以及模型存放的規模計算。此外，您可以購買 1/18 比例的全自動 DeepRacer 賽車，以在真實賽道上測試模型。無須消費即可加入 DeepRacer League。
免費方案
為了讓您開始使用 AWS DeepRacer，您將獲得 10 小時的免費試用期來接受訓練或評估模型，並在第一個月獲得 5 GB 的免費儲存空間。這足以訓練、評估和調校您的第一個即時模型，然後參加 AWS DeepRacer League。這項優惠有效期限為初次使用服務起 30 天。
在 AWS 帳戶上啟用 AWS DeepRacer 多使用者模式後，免費方案優惠適用於 AWS 帳戶一次，無論使用 AWS 帳戶記錄的 DeepRacer 特定賽車手描述檔數量如何。 AWS DeepRacer 多使用者模式使組織 (亦稱為帳戶管理員) 能夠讓開發人員存取 AWS 帳戶 ID 下的 AWS DeepRacer 服務、監控培訓和儲存支出、啟用/停用培訓，以及檢視/管理帳戶中每個使用者的模型。與使用 AWS 帳戶記錄的 AWS DeepRacer 多使用者模式描述檔相關的所有費用都將記入 AWS 帳戶。
服務定價
| AWS DeepRacer 服務 | 單價 |
|---|---|
| 訓練或評估 | 每小時 3.50 USD |
| 模型儲存體 | 每月每 GB 0.023 USD |
如果在 AWS 帳戶上啟用 AWS DeepRacer 多使用者模式以讓多個開發人員存取您的組織 AWS 帳戶 ID 下的 AWS DeepRacer 服務，則與使用 AWS 帳戶記錄的 AWS DeepRacer 多使用者模式描述檔相關的所有費用都將記入 AWS 帳戶。AWS DeepRacer 管理員可以在 AWS DeepRacer 主控台的「監控用量」區段中追蹤每個僅 DeepRacer 描述檔的預估支出、啟用/停用培訓，以及檢視/管理模型。
裝置定價
如果您有興趣在真實世界中測試模型的效能，請造訪 Amazon.com (僅限美國) 並選擇下列其一：
AWS DeepRacer (399 USD) 是 1/18 比例的全自動四輪驅動賽車，專為在實體賽道上測試計時賽模型設計。使用 1080p 解析度的單一 4 百萬畫素攝影機查看賽道和強化學習模型以控制油門和轉向，這種賽車示範如何將模擬環境中訓練的計時賽模型轉移到真實世界。
AWS DeepRacer Evo (598 USD) 是新一代的自動駕駛賽車。它配備了立體攝影機和 LiDAR 感應器，可以迴避障礙物和進行正面交鋒比賽，為開發人員提供將賽車提升到更高層次所需的一切。在障礙物迴避比賽中，開發人員使用感應器來偵測並迴避賽道上的障礙物。在正面交鋒中，開發人員與同一條賽道上的另一台 DeepRacer 競賽，並嘗試迴避它，同時保持最佳圈速。前置攝影機和左右攝影機組成立體攝影機，可協助賽車學習影像中的深度資訊。此資訊可以接著用來感應並迴避賽道上接近的物體。LiDAR 感應器是面向後方，可偵測賽車後方和側面的物體。已經擁有 DeepRacer 的開發人員可以透過 AWS DeepRacer Sensor Kit (249 USD) 升級其賽車，使其具有與 Evo 相同的功能。
駕駛 AWS DeepRacer 賽車無須付費。
定價範例 1
開始使用 AWS DeepRacer 時，開發人員必須訓練強化學習 (RL) 模型。AWS DeepRacer 服務會逐步引導您使用一系列適宜的預設值建立第一個模型，然後在虛擬模擬器中訓練模型。我們建議您使用預設設定訓練自己的計時賽模型至少兩小時，以確保最高的融合機會；但如果您調整參數，訓練時間可能會有所變更。
完成訓練後，您將使用 AWS DeepRacer 服務，讓所訓練的模型繞著虛擬軌道自動駕駛，以評估模型的效能。這樣您就可以進行模型的效能基準測試。下面列出了這些活動的費用：
| AWS DeepRacer 任務 | 小時 | 每小時費用 (USD) | 合計 (USD) | |
|---|---|---|---|---|
| 模型訓練 | 2.00 | 3.50 USD | 7.00 USD | |
| 模型評估 | 0.083 | 3.50 USD | 0.29 USD | |
| 合計 | 7.29 USD | |||
| AWS DeepRacer 儲存體 | GB | 每月使用 GB | 每月每 GB 費用 (USD) | 合計 (USD) |
| 模型儲存體 | 3.96 | 3.96 | 0.023 USD | 0.09 USD |
在此範例中，假設您存放模型一整個月，總費用為 7.38 USD。模型評估和資料存放均為預估，因為您任務的參數可能會影響執行時間和產生的資料。資料存放是指模型檢查點、中繼資料和其他提供 AWS DeepRacer 服務所需的檔案。您可以下載模型到本機磁碟上以節省費用，並稍後重新匯入以繼續使用。
定價範例 2
雖然您在範例 1 中建立的模型一開始成效不錯，但您認為可以改善模型的駕駛行為，並藉此改善單圈時間。您決定逐一查看模型參數和獎勵功能，然後訓練新模型 2 小時。評估結果看起來相當不錯，但您決定進行更多訓練，連續複製三次，微調每個複製項目的超參數，並各訓練兩小時。您共有四個模型，總培訓時間為 8 小時。您評估所有四個版本的模型，在 AWS DeepRacer 帳戶中留下最佳模型，然後下載三個較慢的模型並從 AWS DeepRacer 帳戶刪除。您接著提交最佳模型至 AWS DeepRacer League。在聯盟或任何社群比賽中比賽均為免費。
| AWS DeepRacer 任務 | 小時 | 每小時費用 (USD) | 合計 (USD) | |
|---|---|---|---|---|
| 模型訓練 | 8.00 | 3.50 USD | 28.00 USD | |
| 模型評估 | 0.3320 | 3.50 USD | 1.16 USD | |
| 合計 | 29.16 USD | |||
| AWS DeepRacer 儲存體 | GB | 每月使用 GB | 每月每 GB 費用 (USD) | 合計 (USD) |
| 模型儲存體 | 3.96 | 3.96 | 0.023 USD | 0.09 USD |
在這個範例中，總費用為 29.25 USD。
定價範例 3
您決定在 AWS DeepRacer 帳戶留下範例 1 的模型和範例 2 的最佳模型，並每個月提交至聯盟。下表顯示了一個月的儲存體費用 (假設您在 31 天月份的月初訓練模型)。
| AWS DeepRacer 儲存體 | GB | 存放小時數 | 31 天月份小時數 | 每月使用 GB | 每月每 GB 費用 (USD) | 合計 (USD) |
| 模型儲存體 | 7.92 | 744 | 744 | 7.92 | 0.023 USD | 0.18 USD |
在此範例中，每個月的儲存總費用為 0.18 USD。
