Với Amazon SageMaker, bạn có 2 lựa chọn thanh toán và chỉ phải trả cho những gì bạn sử dụng. Mức định giá theo nhu cầu được tính theo giây, không có phí tối thiểu và không cần cam kết trả trước, còn gói SageMaker Savings Plans mang đến cho bạn mô hình định giá linh hoạt dựa trên mức sử dụng, đổi lại bạn cần cam kết sử dụng đến một mức nhất định.

Bắt đầu sử dụng Amazon SageMaker miễn phí

Amazon SageMaker miễn phí dùng thử. Khi tham gia Bậc miễn phí của AWS, bạn có thể bắt đầu sử dụng miễn phí Amazon SageMaker. Bậc miễn phí của bạn bắt đầu từ tháng đầu tiên khi bạn tạo tài nguyên SageMaker đầu tiên. Chi tiết về bậc miễn phí cho Amazon SageMaker có trong bảng bên dưới.

Khả năng của Amazon SageMaker Sử dụng bậc miễn phí mỗi tháng trong 2 tháng đầu tiên
Các phiên bản sổ ghi chép Amazon SageMaker Studio, Sổ ghi chép theo nhu cầu 250 giờ phiên bản ml.t3.medium trên sổ ghi chép Studio HOẶC 250 giờ phiên bản ml.t2 medium hoặc phiên bản ml.t3.medium trên các phiên bản sổ ghi chép theo nhu cầu
Trình sắp xếp dữ liệu Amazon SageMaker 25 giờ phiên bản ml.m5.4xlarge
Kho tính năng Amazon SageMaker 10 triệu đơn vị ghi, 10 triệu đơn vị đọc, 25 GB bộ nhớ
Đào tạo 50 giờ phiên bản m4.xlarge hoặc m5.xlarge
Suy luận 125 giờ phiên bản m4.xlarge hoặc m5.xlarge
RStudio trên SageMaker 250 giờ phiên bản ml.t3.medium trên ứng dụng RSession Phiên bản ml.t3.medium miễn phí cho ứng dụng RStudioServerPro

Amazon SageMaker Savings Plans

Amazon SageMaker Savings Plans giúp bạn giảm đến 64% chi phí. Gói này tự động áp dụng cho mức sử dụng phiên bản máy học (ML) SageMaker đủ điều kiện, bao gồm SageMaker Studio Notebooks, SageMaker On-Demand Notebooks, SageMaker Processing, SageMaker Data Wrangler, SageMaker Training, SageMaker Real-Time Inference và SageMaker Batch Transform bất kể dòng phiên bản, quy mô hoặc khu vực. Ví dụ: bạn có thể thay đổi từ phiên bản CPU ml.c5.xlarge chạy tại Miền Đông Hoa Kỳ (Ohio) sang phiên bản a ml.Inf1 tại Miền Tây Hoa Kỳ (Oregon) cho các khối lượng công việc suy luận và vẫn sẽ tiếp tục tự động thanh toán theo giá của gói Savings Plans. Tìm hiểu thêm »

Amazon SageMaker Studio được cung cấp mà không tính thêm phí

Bây giờ bạn có thể truy cập Amazon SageMaker Studio, môi trường phát triển tích hợp (IDE) đầy đủ đầu tiên miễn phí. SageMaker Studio mang đến cho bạn toàn quyền truy nhập và khả năng quan sát từng bước cần thiết để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình. Việc sử dụng SageMaker Studio không mất phí, bạn chỉ cần trả phí dịch vụ AWS mà bạn dùng trong Studio.

Bạn có thể dùng nhiều dịch vụ SageMaker Studio không mất thêm phí, bao gồm:

Bạn chỉ cần trả phí cho các tài nguyên điện toán và lưu trữ cơ bản trong phạm vi SageMaker hoặc các dịch vụ AWS khác, dựa trên mức sử dụng của bạn.

Amazon SageMaker Jumpstart và Amazon SageMaker project là các sản phẩm được AWS Service Catalog cung cấp. Phí có thể phát sinh từ AWS Service Catalog đối với các lệnh gọi API cơ sở đến AWS Service Catalog mà Amazon SageMaker thực hiện thay mặt bạn. Hãy tham khảo https://aws.amazon.com/servicecatalog/pricing/ để biết chi tiết.

RStudio trên Amazon SageMaker

Bạn có thể phân tích và hiển thị trực quan dữ liệu để triển khai máy học bằng ngôn ngữ R với các tài nguyên điện toán linh hoạt trong RStudio trên SageMaker, đây là RStudio Workbench đầu tiên được quản lý hoàn toàn trên đám mây. Bạn có thể sử dụng những giấy phép RStudio hiện có của mình cho SageMaker và quản lý giấy phép bằng cách sử dụng AWS License Manager mà không phải trả thêm chi phí.

Amazon SageMaker Ground Truth

Tìm hiểu thêm về giá cho Amazon SageMaker Ground Truth, một dịch vụ ghi nhãn dữ liệu được quản lý đầy đủ giúp dễ dàng xây dựng các bộ dữ liệu đào tạo có độ chính xác cao cho máy học.

Trình quản lý biên Amazon SageMaker

Tìm hiểu thêm về giá của Trình quản lý biên Amazon SageMaker để tối ưu hóa, chạy và giám sát các mô hình ML trên các nhóm thiết bị biên. 

Mức tổng chi phí sở hữu (TCO) thấp hơn với Amazon SageMaker

Amazon SageMaker cung cấp mức tổng chi phí sở hữu (TCO) thấp hơn ít nhất 54% trong thời gian 3 năm so với những giải pháp tự quản lý dựa trên đám mây khác. Tìm hiểu thêm với phân tích TCO đầy đủ cho Amazon SageMaker.

  • Sổ ghi chép Studio
  • RStudio trên SageMaker
  • Phiên bản sổ ghi chép theo nhu cầu
  • Xử lý
  • Trình sắp xếp dữ liệu
  • Kho tính năng
  • Đào tạo
  • Suy luận theo thời gian thực
  • Suy luận không đồng bộ
  • Chuyển đổi hàng loạt
  • Sổ ghi chép Studio
  • Sổ ghi chép Amazon SageMaker Studio
    Sổ ghi chép Amazon SageMaker Studio là các cuốn sổ ghi chép Jupyter chỉ cần một lần nhấp chuột và có thể tăng tốc nhanh chóng. Các tài nguyên điện toán cơ bản đều linh hoạt và bạn có thể dễ dàng chia sẻ các sổ ghi chép với người khác để việc hợp tác diễn ra liền mạch. Bạn phải trả phí cho loại phiên bản bạn chọn, dựa trên thời lượng sử dụng.

  • RStudio trên SageMaker
  • Ứng dụng RSession

    Ứng dụng RStudioServerPro

  • Phiên bản sổ ghi chép theo nhu cầu
  • Phiên bản sổ ghi chép theo nhu cầu
    Phiên bản sổ ghi chép theo nhu cầu là phiên bản điện toán chạy ứng dụng sổ ghi chép Jupyter. Bạn phải trả phí cho loại phiên bản bạn chọn, dựa trên thời lượng sử dụng.

  • Xử lý
  • Xử lý Amazon SageMaker
    Tính năng Xử lý Amazon SageMaker cho phép bạn dễ dàng chạy khối lượng công việc tiền xử lý, xử lý hậu kỳ và đánh giá mô hình của mình trên cơ sở hạ tầng được quản lý đầy đủ. Bạn phải trả phí cho loại phiên bản bạn chọn, dựa trên thời lượng sử dụng.

  • Trình sắp xếp dữ liệu
  • Trình sắp xếp dữ liệu Amazon SageMaker
    Trình sắp xếp dữ liệu Amazon SageMaker giảm thời gian tổng hợp và chuẩn bị dữ liệu cho mô hình máy học từ vài tuần xuống còn vài phút. Bạn trả tiền cho thời gian được sử dụng để dọn dẹp, khám phá và trực quan hóa dữ liệu. Trình sắp xếp dữ liệu SageMaker được tính phí cho mỗi loại phiên bản theo giây.*

  • Kho tính năng
  • Kho tính năng Amazon SageMaker
    Kho tính năng Amazon SageMaker là một kho lưu trữ trung tâm để nhập, lưu trữ và phục vụ các tính năng cho máy học. Bạn bị tính phí cho việc ghi, đọc và lưu trữ dữ liệu trên Kho tính năng SageMaker. Các lần ghi được tính phí dưới dạng đơn vị yêu cầu ghi trên mỗi KB, các lần đọc được tính phí dưới dạng đơn vị yêu cầu đọc trên mỗi 4KB và lưu trữ dữ liệu được tính phí theo GB mỗi tháng.

  • Đào tạo
  • Đào tạo Amazon SageMaker
    Amazon SageMaker khiến việc đào tạo mô hình máy học (ML) trở nên dễ dàng bằng cách cung cấp tất cả mọi thứ bạn cần để đào tạo, điều chỉnh và gỡ lỗi mô hình. Bạn phải trả phí sử dụng loại phiên bản mà bạn chọn. Khi bạn sử dụng Trình gỡ lỗi Amazon SageMaker để gỡ lỗi các vấn đề và giám sát tài nguyên trong quá trình đào tạo, bạn có thể sử dụng các quy tắc tích hợp sẵn để gỡ lỗi các tác vụ đào tạo hoặc viết các quy tắc tùy chỉnh của riêng bạn. Bạn không phải trả phí khi sử dụng các quy tắc tích hợp sẵn để gỡ lỗi các tác vụ đào tạo của bạn. Với các quy tắc tùy chỉnh, bạn phải trả phí cho loại phiên bản bạn chọn, dựa trên thời lượng sử dụng.

  • Suy luận theo thời gian thực
  • Lưu trữ Amazon SageMaker: Suy luận theo thời gian thực
    Amazon SageMaker cung cấp suy luận theo thời gian thực cho các trường hợp sử dụng cần dự đoán thời gian thực của bạn. Bạn phải trả phí sử dụng loại phiên bản mà bạn chọn. Khi bạn sử dụng Trình giám sát mô hình Amazon SageMaker để duy trì các mô hình có độ chính xác cao cung cấp suy luận theo thời gian thực, bạn có thể sử dụng các quy tắc tích hợp sẵn để giám sát các mô hình hoặc viết các quy tắc tùy chỉnh của riêng bạn. Đối với các quy tắc tích hợp sẵn, bạn có tới 30 giờ giám sát miễn phí. Các khoản phí bổ sung sẽ dựa trên thời lượng sử dụng. Bạn bị tính phí riêng khi sử dụng các quy tắc tùy chỉnh của riêng mình.

  • Suy luận không đồng bộ
  • Tính năng Suy luận không đồng bộ của Amazon SageMaker:
    Suy luận không đồng bộ của Amazon SageMaker là một lựa chọn suy luận gần với thời gian thực xếp thứ tự các yêu cầu đến và xử lý chúng một cách không đồng bộ. Hãy sử dụng lựa chọn này khi bạn cần xử lý trọng tải lớn, trong đó dữ liệu đến hoặc việc chạy các mô hình có thời gian xử lý suy luận lâu và không yêu cầu độ trễ tính bằng mili giây. Bạn bị tính phí cho loại phiên bản mà bạn chọn.

  • Chuyển đổi hàng loạt
  • Chuyển đổi Hàng loạt cho Amazon SageMaker
    Với Chuyển đổi Hàng loạt cho Amazon SageMaker, bạn không cần phải chia nhỏ tập dữ liệu thành nhiều phần hoặc quản lý các điểm cuối thời gian thực. Chuyển đổi Hàng loạt SageMaker cho phép bạn chạy dự đoán trên bộ dữ liệu hàng loạt lớn hoặc nhỏ. Bạn phải trả phí cho loại phiên bản bạn chọn, dựa trên thời lượng sử dụng.

Ví dụ về mức giá 1: Sổ ghi chép Studio

Một nhà khoa học dữ liệu thực hiện chuỗi hành động sau đây trong khi sử dụng Sổ ghi chép Amazon SageMaker Studio.

  1. Mở sổ ghi chép 1 trong nhân TensorFlow trên phiên bản ml.c5.xlarge, sau đó làm việc trên sổ ghi chép này trong 1 giờ.
  2. Mở sổ ghi chép 2 trên phiên bản ml.c5.xlarge. Sổ này sẽ tự động mở trong cùng một phiên bản ml.c5.xlarge đang chạy sổ ghi chép 1. 
  3. Làm việc trên sổ ghi chép 1 và sổ ghi chép 2 đồng thời trong 1 giờ.
  4. Nhà khoa học dữ liệu sẽ bị tính phí cho tổng số hai (2) giờ sử dụng ml.c5.xlarge. Đối với giờ trùng mà nhà khoa học làm việc trên sổ ghi chép 1 và sổ ghi chép 2 đồng thời, mỗi ứng dụng kernel sẽ được đo lường trong 0,5 giờ và nhà khoa học sẽ bị tính phí cho 1 giờ sử dụng.
Ứng dụng nhân Phiên bản sổ ghi chép Số giờ Chi phí mỗi giờ Tổng
TensorFlow ml.c5.xlarge 1 0,204 USD 0,204 USD
TensorFlow ml.c5.xlarge 0,5 0,204 USD 0,102 USD
Khoa học dữ liệu ml.c5.xlarge 0,5 0,204 USD 0,102 USD
        0,408 USD

Ví dụ định giá 2: RStudio trên SageMaker

Một nhà khoa học dữ liệu thực hiện chuỗi hành động sau đây trong khi sử dụng RStudio trên SageMaker

  1. Khởi chạy RSession 1 trên một phiên bản ml.c5.xlarge, sau đó làm việc trên sổ ghi chép này trong 1 giờ.
  2. Khởi chạy RSession 2 trên một phiên bản ml.c5.xlarge. RSession 2 sẽ tự động mở trong cùng một phiên bản ml.c5.xlarge đang chạy RSession 1.
  3. Đồng thời làm việc trên RSesssion 1 và RSession 2 trong 1 giờ.
  4. Nhà khoa học dữ liệu sẽ bị tính phí cho tổng số hai (2) giờ sử dụng ml.c5.xlarge. Đối với số giờ trùng mà nhà khoa học đồng thời làm việc trên RSession 1 và RSession 2, mỗi lần ứng dụng RSession sẽ được đo lường thành 0,5 giờ, như vậy, nhà khoa học đó sẽ bị tính phí cho 1 giờ sử dụng.

Trong khi đó, RServer đang chạy 24/7 bất kể RSession có đang chạy không. Nếu quản trị viên chọn “Small” (Nhỏ) (ml.t3.medium), vậy thì không mất phí. Nếu quản trị viên chọn “Medium” (Trung bình) (ml.c5.4xlarge) hoặc “Large” (Lớn) (ml.c5.9xlarge), vậy thì phí được tính theo giờ dựa trên việc bật RStudio cho Miền SageMaker.

Ứng dụng RSession Phiên bản RSession Số giờ Chi phí mỗi giờ Tổng
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

Ví dụ định giá 3: Processing

Amazon SageMaker Processing chỉ tính phí bạn đối với phiên bản được sử dụng trong khi thực thi các tác vụ của bạn. Khi bạn cung cấp dữ liệu đầu vào để xử lý trong Amazon S3, Amazon SageMaker tải dữ liệu từ Amazon S3 về bộ lưu trữ tệp cục bộ khi bắt đầu tác vụ xử lý.

Nhà phân tích dữ liệu chạy một tác vụ Xử lý để xử lý trước và xác thực dữ liệu trên hai phiên bản ml.m5.4xlarge trong thời gian tác vụ là 10 phút. Cô ấy tải lên bộ dữ liệu 100 GB trong S3 làm đầu vào cho tác vụ xử lý và dữ liệu đầu ra có kích thước tương đương được lưu trữ trở lại trong S3.

Số giờ  Phiên bản xử lý Chi phí mỗi giờ Tổng
1 * 2 * 0,167 = 0,334 ml.m5.4xlarge 0,922 USD 0,308 USD
Dung lượng lưu trữ đa dụng (SSD) (GB)  Chi phí mỗi giờ Tổng
100 GB * 2 = 200 0,14 USD 0,0032 USD

Tổng phí tác vụ xử lý Amazon SageMaker = 0,308 USD;
Tổng phí 200 GB dung lượng lưu trữ SSD đa dụng = 0,0032 USD.
Tổng chi phí trong ví dụ này là 0,3112 USD

Ví dụ định giá 4: Data Wrangler

Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn dành ba ngày sử dụng Trình sắp xếp dữ liệu Amazon SageMaker để dọn dẹp, khám phá và hiển thị trực quan dữ liệu của mình trong 6 giờ mỗi ngày. Để thực hiện quy trình chuẩn bị dữ liệu, bạn bắt đầu một tác vụ của Trình sắp xếp dữ liệu SageMaker được lên lịch chạy hàng tuần.

Bảng dưới đây tóm tắt tổng mức sử dụng của bạn trong tháng và các khoản phí liên quan để sử dụng Amazon SageMaker Data Wrangler.

Ứng dụng Phiên bản SageMaker Studio Số ngày Thời lượng Tổng thời lượng Chi phí mỗi giờ  Tổng phụ chi phí
SageMaker Data Wrangler ml.m5.4xlarge 3 6 giờ 18 giờ 0,922 USD 16,596 USD
Tác vụ SageMaker Data Wrangler ml.m5.4xlarge - 40 phút 2,67 giờ 0,922 USD 2,461 USD

Từ bảng, bạn sử dụng Amazon SageMaker Data Wrangler tổng cộng 18 giờ trong 3 ngày để chuẩn bị dữ liệu của mình. Ngoài ra, bạn tạo tác vụ của Trình sắp xếp dữ liệu SageMaker để chuẩn bị dữ liệu cập nhật hàng tuần. Mỗi tác vụ kéo dài 40 phút và tác vụ chạy hàng tuần trong một tháng.

Tổng chi phí hàng tháng để sử dụng Data Wrangler = 16,596 USD + 2,461 USD = 19,097 USD

Ví dụ định giá 5: Feature Store

Bạn có một ứng dụng web thực hiện đọc và ghi 25 KB mỗi ngày trên Kho tính năng Amazon SageMaker. Trong 10 ngày đầu tiên của tháng, bạn nhận được ít lưu lượng truy cập vào ứng dụng của mình, với 10.000 lần ghi và 10.000 lần đọc mỗi ngày trên Kho tính năng SageMaker. Tuy nhiên, vào ngày 11 của tháng, ứng dụng của bạn thu hút được sự chú ý trên phương tiện truyền thông xã hội và lưu lượng truy cập ứng dụng tăng vọt lên 200.000 lần đọc và 200.000 lần ghi trong ngày đó. Sau đó, ứng dụng ổn định ở mức lưu lượng thường xuyên hơn, với trung bình 80.000 lần đọc và 80.000 lần ghi mỗi ngày cho đến cuối tháng.

Bảng dưới đây tóm tắt tổng mức sử dụng của bạn trong tháng và các khoản phí liên quan để sử dụng Kho tính năng Amazon SageMaker.

Ngày trong tháng Tổng số lần ghi Tổng số đơn vị ghi Tổng số lần đọc Tổng số đơn vị đọc
Ngày 1 đến 10 100.000 lần ghi 
(10.000 lần ghi * 10 ngày)
2500000 
(100.000 * 25KB )
100000 
(10,000 * 10 days)
Trên 700.000 
(100.000 * 25/4 KB )
         
Ngày 11 200.000 lần ghi 5000000 
(200.000 * 25KB )
200.000 lần đọc 1.400.000++ 
(200.000* 25/4KB)
         
Ngày 12 đến 30 1.520.000 lần ghi 
(80.000 * 19 ngày)
38000000 
(1.520.000 * 25KB )
1.520.000 lần ghi
(80.000 * 19 ngày)
10,640,000++
(1.520.000* 25/4KB)
         
Tổng số đơn vị tính phí   45.500.000 đơn vị ghi   12.740.000 đơn vị đọc
Phí ghi và đọc hàng tháng   56,875 USD 
(45,5 triệu đơn vị ghi * 1,25 USD cho mỗi triệu lần ghi)
  3,185 USD 
(12,74 triệu đơn vị đọc * 0,25 USD cho mỗi triệu lần đọc)

++ Tất cả các đơn vị đọc lẻ được làm tròn thành số nguyên tiếp theo

Lưu trữ dữ liệu
Tổng dữ liệu lưu trữ = 31,5 GB
Phí lưu trữ dữ liệu hàng tháng = 31,5 GB * 0,45 USD = 14,175 USD

Tổng phí hàng tháng cho Amazon SageMaker Feature Store = 56,875 USD + 3,185 USD + 14,175 USD = 74,235 USD

Ví dụ định giá 6: Đào tạo

Một nhà khoa học dữ liệu đã dành một tuần nghiên cứu mô hình xây dựng ý tưởng mới. Cô ấy đào tạo mô hình 4 lần trên một ml.m4.4xlarge trong 30 phút cho mỗi lần đào tạo với Trình gỡ lỗi Amazon SageMaker được kích hoạt bằng cách sử dụng 2 quy tắc tích hợp và 1 quy tắc tùy chỉnh mà cô ấy đã viết. Đối với quy tắc tùy chỉnh, cô ấy đã chỉ định phiên bản ml.m5.xlarge. Cô ấy đào tạo bằng cách sử dụng 3 GB dữ liệu đào tạo trong Amazon S3 và đẩy tệp đầu ra mô hình 1 GB vào Amazon S3. SageMaker tạo các Ổ đĩa SSD mục đích chung (gp2) cho mỗi phiên bản Đào tạo. SageMaker cũng tạo các Ổ đĩa SSD mục đích chung (gp2) cho mỗi quy tắc được chỉ định. Trong ví dụ này, tổng cộng 4 Ổ đĩa SSD mục đích chung (gp2) sẽ được tạo. SageMaker Debugger phát sinh 1 GB dữ liệu gỡ lỗi vào vùng lưu trữ Amazon S3 của khách hàng.

Số giờ Phiên bản đào tạo Phiên bản gỡ lỗi Chi phí mỗi giờ  Tổng phụ
4 * 0,5 = 2,00 ml.m4.4xlarge không áp dụng 0,96 USD 1,92 USD
4 * 0,5 * 2 = 4 không áp dụng Không có phụ phí cho các phiên bản quy tắc tích hợp 0 USD 0 USD
4 * 0.5 = 2 ml.m5.xlarge không áp dụng 0,23 USD 0,46 USD
        -------
        2,38 USD
  Dung lượng lưu trữ đa dụng (SSD) cho đào tạo (GB)  Dung lượng lưu trữ đa dụng (SSD) cho những quy tắc được tích hợp trong Debugger (GB) Dung lượng lưu trữ đa dụng (SSD) cho những quy tắc tùy chỉnh trong Debugger (GB) Phí cho mỗi GB-tháng Tổng phụ
Dung lượng đã sử dụng 3 2 1    
Chi phí 0 USD Không có phụ phí cho các ổ đĩa lưu trữ quy tắc tích hợp 0 USD 0,10 USD 0 USD

Tổng chi phí cho đào tạo và gỡ lỗi trong ví dụ này là 2,38 USD. Các phiên bản điện toán và các ổ đĩa lưu trữ cho mục đích chung được sử dụng bởi các quy tắc tích hợp sẵn của Trình gỡ lỗi Amazon SageMaker sẽ không phát sinh thêm phí.

Ví dụ định giá 7: Real-Time Inference

Khi đó, mô hình trong Ví dụ 5 được triển khai để tạo thành hai (2) phiên bản ml.c5.xlarge nhằm lưu trữ ổn định nhiều AZ. Amazon SageMaker Model Monitor được kích hoạt với một (1) phiên bản ml.m5.4xlarge và các tác vụ giám sát được lên lịch một lần mỗi ngày. Mỗi công việc giám sát mất 5 phút để hoàn thành. Mô hình này nhận 100MB dữ liệu mỗi ngày và kết quả bằng 1/10 kích thước dữ liệu đầu vào.

Số giờ mỗi tháng Phiên bản lưu trữ Phiên bản giám sát mô hình  Chi phí mỗi giờ Tổng
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
Dữ liệu vào mỗi tháng - Lưu trữ Dữ liệu truyền đi mỗi tháng - Lưu trữ máy chủ Chi phí trên mỗi GB vào hoặc ra Tổng
100MB * 31 = 3100MB   0,02 USD 0,05 USD
  10MB * 31 = 310MB 0,02 USD 0,01 USD

Tổng của đào tạo và lưu trữ máy chủ = 305,827 USD; Tổng của 3100 MB dữ liệu được xử lý nhận về và 310MB dữ liệu được xử lý truyền đi cho Lưu trữ máy chủ mỗi tháng = 0,06 USD. Tổng chi phí trong ví dụ này là 305,887 USD mỗi tháng.

Lưu ý: đối với các quy tắc tích hợp sẵn với phiên bản ml.m5.xlarge, bạn có tổng tối đa 30 giờ giám sát miễn phí trên tất cả các điểm cuối mỗi tháng.

Ví dụ định giá 8: Asynchronous Inference

Tính năng suy luận không đồng bộ của Amazon SageMaker tính phí cho các phiên bản được điểm cuối của bạn sử dụng. Khi không thực sự cần xử lý yêu cầu, bạn có thể cấu hình cho tính năng tự động thay đổi quy mô để thay đổi số lượng phiên bản về không nhằm tiết kiệm chi phí. Đối với trọng tải đầu vào trong Amazon S3, bạn không phải trả phí cho việc đọc dữ liệu đầu vào từ Amazon S3 cũng như ghi dữ liệu đầu ra đến S3 trong cùng khu vực.

Mô hình trong Ví dụ 5 được sử dụng để chạy điểm cuối Suy luận không đồng bộ của SageMaker. Điểm cuối được cấu hình để chạy trên 1 phiên bản ml.c5.xlarge và giảm số lượng phiên bản về không khi không thực sự cần xử lý các yêu cầu. Phiên bản ml.c5.xlarge tại điểm cuối có Ổ đĩa đa dụng (SSD) dung lượng 4 GB đi kèm. Trong ví dụ này, điểm cuối duy trì 1 phiên bản trong 2 giờ mỗi ngày và có 30 phút thời gian nguội đi, sau đó, trong suốt thời gian còn lại của ngày hôm đó, điểm cuối giảm số lượng phiên bản về không. Do đó, bạn bị tính phí cho 2,5 giờ sử dụng mỗi ngày. 

Điểm cuối xử lý 1024 yêu cầu mỗi ngày. Kích thước của mỗi nội dung yêu cầu/phản hồi lệnh gọi là 10 KB và mỗi yêu cầu suy luận trong Amazon S3 có trọng tải là 100 MB. Đầu ra suy luận có kích thước bằng 1/10 dữ liệu đầu vào được dự trữ trong Amazon S3 ở cùng khu vực. Trong ví dụ này, phí xử lý dữ liệu áp dụng cho nội dung yêu cầu và phản hồi, không áp dụng cho dữ liệu được truyền đến/từ Amazon S3. 

Số giờ mỗi tháng Phiên bản lưu trữ Chi phí mỗi giờ Tổng
2,5 * 31 * 1 = 77,5 ml.c5.xlarge 0,20 USD 15,81 USD
Ổ đĩa đa dụng (SSD) (GB) Phí cho mỗi Gb-tháng Tổng
4 0,14 USD 0,56 USD
Dữ liệu vào mỗi tháng  Dữ liệu ra mỗi tháng Chi phí trên mỗi GB vào hoặc ra Tổng
10 KB * 1024 * 31 = 310 MB 10 KB * 1024 * 31 = 310 MB 0,02 USD 0,0048
  10 KB * 1024 * 31 = 310 MB 0,02 USD 0,0048

Tổng phụ cho Suy luận không đồng bộ của SageMaker = 15,81 USD+ 0,56 USD+ 2* 0,0048 = 16,38 USD. Tổng chi phí cho Suy luận không đồng bộ trong ví dụ này sẽ là 16,38 USD mỗi tháng. 

Ví dụ định giá 9: Batch Transform

Amazon SageMaker Batch Transform chỉ tính phí cho bạn đối với phiên bản được sử dụng trong khi bạn thực thi các tác vụ của mình. Nếu dữ liệu của bạn đã có sẵn trên Amazon S3, vậy thì bạn không phải trả phí cho việc đọc dữ liệu đầu vào từ S3 và ghi dữ liệu đầu ra đến S3, do đó bạn không phải trả phí cho việc đọc dữ liệu đầu vào từ S3 cũng như ghi dữ liệu đầu ra đến S3 trong cùng khu vực. 

Mô hình ở Ví dụ 5 được dùng để chạy Amazon SageMaker Batch Transform. Nhà khoa học dữ liệu chạy 4 tác vụ Chuyển đổi hàng loạt SageMaker riêng biệt trên 3 ml.m4.4xlarge trong 15 phút vào mỗi lần chạy tác vụ. Cô tải bộ dữ liệu đánh giá có kích thước 1 GB lên S3 trong mỗi lần chạy và suy luận bằng 1/10 kích thước dữ liệu đầu vào, được lưu trữ trở lại trên S3.

Số giờ  Phiên bản đào tạo Chi phí mỗi giờ Tổng
3 * 0,25 * 4 = 3 giờ ml.m4.4xlarge 0,96 USD 2,88 USD
GB dữ liệu Vào - Batch Transform  GB dữ liệu Ra - Batch Transform Chi phí trên mỗi GB vào hoặc ra Tổng
0 0 0,02 USD 0 USD

Tổng phụ cho tác vụ SageMaker Batch Transform = 2,88 USD; Tổng phụ cho 4,4 GB vào Amazon S3 = 0 USD. Tổng chi phí trong ví dụ này là 2,90 USD.

Tìm hiểu thêm về Amazon SageMaker

Truy cập trang tổng quan SageMaker
Bạn đã sẵn sàng để bắt đầu chưa?
Đăng ký
Bạn có thêm câu hỏi?
Liên hệ với chúng tôi