Preisgestaltung

8.6

Amazon SageMaker Preisprofil

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Service, mit dem Entwickler und Datenwissenschaftler schnell und einfach Modelle für maschinelles Lernen in beliebigem Umfang erstellen, trainieren und bereitstellen können. Amazon SageMaker beseitigt alle Hindernisse, die Entwickler, die maschinelles Lernen nutzen möchten, normalerweise bremsen.

Wichtigste Erkenntnisse

End-to-End-Workflow für maschinelles Lernen

SageMaker bietet eine umfassende Suite von Tools für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens, einschließlich Datenbeschriftung, Modellerstellung, Training, Evaluierung und Einsatz.

Mensch in der Schleife

Nutzen Sie das menschliche Feedback während des gesamten ML-Lebenszyklus, um die Genauigkeit und Relevanz von FMs mit Human-in-the-Loop-Funktionen zu verbessern.

Eingebaute Algorithmen und vordefinierte Modelle

SageMaker verfügt über eine große Auswahl an integrierten Algorithmen für maschinelles Lernen und vortrainierten Modellen. So können Benutzer schnell Algorithmen wie XGBoost, K-Means-Clustering, DeepAR (für Prognosen) und andere anwenden.

Produktübersicht

image

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Service von Amazon Web Services (AWS), mit dem Entwickler und Datenwissenschaftler schnell und einfach Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und bereitstellen können.

SageMaker vereinfacht den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens (ML), von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellbereitstellung, und bietet eine Vielzahl von Tools und Frameworks, die zur Automatisierung und Optimierung des maschinellen Lernprozesses beitragen.

INSIGHTS

Unsere Erkenntnisse über die Preise von Amazon SageMaker

01

Kostenloser Versuch

02

Benutzerdefinierte Optionen

03

Sparpläne

Verfügbare Preismodelle

Wie viel kostet der Amazon SageMaker?

Für die Nutzung von SageMaker Studio fallen keine zusätzlichen Kosten an. Sie zahlen nur für die zugrundeliegenden Rechen- und Speichergebühren für die Dienste, die Sie innerhalb von SageMaker Studio nutzen.

Was Benutzer über die Preise von Amazon SageMaker sagen

avatar

Muhamamd U.

Ich kann kaum eine Schätzung der Preisberechnung vornehmen. Es gibt zwar ein Tool namens AWS-Preiskalkulator, aber die Liste der verfügbaren Konfigurationen zeigt nicht die Anzahl der Konfigurationen an, die Sie beim Einrichten der Studio- und Notebook-Instanzen des Tools auswählen können.

avatar

Gourav J.

Ich verwende ausschließlich Amazon SageMaker sowohl für den beruflichen als auch für den privaten Gebrauch. Die Vielfalt der Anwendungen macht die Arbeit mit maschinellem Lernen einfach. Die Trainings- und Canvas-Funktionen, die ich seit geraumer Zeit verwende, machen meine ML-Aufgaben schneller und produktiver.

avatar

Verifizierter Benutzer in Finanzdienstleistungen

Mit SageMaker ist es sehr einfach, Modelle zu trainieren und einzusetzen. Die verwaltete Infrastruktur ermöglicht es uns, uns auf die Geschäftslogik zu konzentrieren, ohne uns mit Dingen wie Cluster-Management, Autoskalierung usw. befassen zu müssen.

avatar

Krishna K.

Obwohl wir die Rechenleistung zu einem vernünftigen Preis erhalten, liegt die Verantwortung für die Ausführung des großen Modells bei den Nutzern. Wenn sie größere Modelle nur zum Testen ausführen, verursacht dies zusätzliche Kosten. Obwohl Sagemaker einfach zu bedienen ist, liegt die Verantwortung für das Kostenmanagement bei den Nutzern.

avatar

Shyam P.

Ich mag die Endpunkt-Erstellung, die unser Modell durch Lambda-Funktionen inferenzieren kann. Zusammen mit Sagemaker habe ich ein API-Gateway verwendet, um das Modell in einer lokalen Umgebung zu verwenden.

avatar

Muhamamd U.

Ich kann kaum eine Schätzung der Preisberechnung vornehmen. Es gibt zwar ein Tool namens AWS-Preiskalkulator, aber die Liste der verfügbaren Konfigurationen zeigt nicht die Anzahl der Konfigurationen an, die Sie beim Einrichten der Studio- und Notebook-Instanzen des Tools auswählen können.

avatar

Krishna K.

Obwohl wir die Rechenleistung zu einem vernünftigen Preis erhalten, liegt die Verantwortung für die Ausführung des großen Modells bei den Nutzern. Wenn sie größere Modelle nur zum Testen ausführen, verursacht dies zusätzliche Kosten. Obwohl Sagemaker einfach zu bedienen ist, liegt die Verantwortung für das Kostenmanagement bei den Nutzern.

avatar

Gourav J.

Ich verwende ausschließlich Amazon SageMaker sowohl für den beruflichen als auch für den privaten Gebrauch. Die Vielfalt der Anwendungen macht die Arbeit mit maschinellem Lernen einfach. Die Trainings- und Canvas-Funktionen, die ich seit geraumer Zeit verwende, machen meine ML-Aufgaben schneller und produktiver.

avatar

Shyam P.

Ich mag die Endpunkt-Erstellung, die unser Modell durch Lambda-Funktionen inferenzieren kann. Zusammen mit Sagemaker habe ich ein API-Gateway verwendet, um das Modell in einer lokalen Umgebung zu verwenden.

avatar

Verifizierter Benutzer in Finanzdienstleistungen

Mit SageMaker ist es sehr einfach, Modelle zu trainieren und einzusetzen. Die verwaltete Infrastruktur ermöglicht es uns, uns auf die Geschäftslogik zu konzentrieren, ohne uns mit Dingen wie Cluster-Management, Autoskalierung usw. befassen zu müssen.

Amazon SageMaker Preisgestaltung Bewertung

Skalierbarkeit: 4.8/5

Mit Amazon SageMaker können Sie Ihre ML-Arbeitslasten bedarfsgerecht skalieren. So können Sie Schulungsaufträge ausführen oder Modelle zu einem Bruchteil der Kosten im Vergleich zu einer herkömmlichen Vor-Ort-Infrastruktur bereitstellen. Die bedarfsgerechte Preisgestaltung von SageMaker sorgt für Kosteneffizienz.

Integrierte Modellverwaltung: 4.7/5

SageMaker bietet ein zentrales Repository für die Verwaltung von Modellen und Experimenten, was die Verfolgung von Versionen und den Einsatz des besten Modells in der Produktion erleichtert.

Kollaboration: 4.9/5

SageMaker ist mit anderen AWS-Diensten wie Amazon S3 für die Speicherung, AWS Lambda für serverlose Funktionen und AWS Glue für ETL integriert. Es unterstützt auch die einfache Freigabe und Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern über die SageMaker Studio-Umgebung.

FAQ zur Preisgestaltung von Amazon SageMaker

Was ist Amazon SageMaker?

SageMaker ist ein vollständig verwalteter Service für die Aufbereitung von Daten und die Erstellung, das Training und die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) für jeden Anwendungsfall mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows.

Wie ist die Serviceverfügbarkeit von SageMaker?

SageMaker ist auf hohe Verfügbarkeit ausgelegt. Es gibt keine Wartungsfenster oder geplante Ausfallzeiten. Die SageMaker-APIs werden in den bewährten Hochverfügbarkeits-Rechenzentren von Amazon ausgeführt, wobei die Replikation des Servicestacks über drei Einrichtungen in jeder Region konfiguriert ist, um Fehlertoleranz im Falle eines Serverausfalls oder eines Ausfalls der Availability Zone zu gewährleisten.

Was ist, wenn ich mein eigenes Notebook, meine eigene Schulungs- oder Hosting-Umgebung habe?

SageMaker bietet einen vollständigen Arbeitsablauf, aber Sie können Ihre bestehenden Werkzeuge mit SageMaker weiter verwenden. Sie können die Ergebnisse jeder Phase einfach in und aus SageMaker übertragen, wie es Ihre geschäftlichen Anforderungen vorschreiben.

Wie verbessert SageMaker Clarify die Erklärbarkeit von Modellen?

SageMaker Clarify ist in SageMaker Experiments integriert, um ein Diagramm der Merkmalsbedeutung zu erstellen, das die Bedeutung der einzelnen Eingaben für den gesamten Entscheidungsprozess Ihres Modells aufzeigt, nachdem das Modell trainiert wurde. Anhand dieser Details lässt sich feststellen, ob eine bestimmte Modelleingabe mehr Einfluss auf das Gesamtverhalten des Modells hat, als sie sollte. SageMaker Clarify stellt auch Erklärungen für einzelne Vorhersagen über eine API zur Verfügung.