Note de tarification

8.6

Profil de tarification d'Amazon SageMaker

Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui permet aux développeurs et aux scientifiques des données de construire, d'entraîner et de déployer rapidement et facilement des modèles d'apprentissage automatique à n'importe quelle échelle. Amazon SageMaker élimine tous les obstacles qui ralentissent généralement les développeurs qui souhaitent utiliser l'apprentissage automatique.

Principaux enseignements

Workflow d'apprentissage automatique de bout en bout

SageMaker fournit une suite complète d'outils pour l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, y compris l'étiquetage des données, la construction de modèles, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement.

L'homme dans la boucle

Exploiter la puissance du retour d'information humain tout au long du cycle de vie du ML afin d'améliorer la précision et la pertinence des FM grâce à des capacités humaines dans la boucle.

Algorithmes intégrés et modèles préconstruits

SageMaker est livré avec une large sélection d'algorithmes d'apprentissage automatique intégrés et de modèles pré-entraînés. Cela permet aux utilisateurs d'appliquer rapidement des algorithmes tels que XGBoost, K-means clustering, DeepAR (pour les prévisions), et plus encore.

Aperçu du produit

image

Amazon SageMaker est un service entièrement géré par Amazon Web Services (AWS) qui permet aux développeurs et aux scientifiques des données de construire, d'entraîner et de déployer des modèles d'apprentissage automatique rapidement et facilement.

SageMaker simplifie le cycle de vie de l'apprentissage automatique (ML) de bout en bout, du prétraitement des données au déploiement des modèles, et fournit une variété d'outils et de cadres qui aident à automatiser et à optimiser le flux de travail de l'apprentissage automatique.

REGARDS

Notre point de vue sur les prix d'Amazon SageMaker

01

Essai gratuit

02

Options personnalisées

03

Plans d'épargne

Modèles de tarification disponibles

Combien coûte Amazon SageMaker ?

L'utilisation de SageMaker Studio n'entraîne aucun frais supplémentaire. Vous ne payez que les frais de calcul et de stockage sous-jacents pour les services que vous utilisez dans SageMaker Studio.

Ce que les utilisateurs disent de Amazon SageMaker pricing

avatar

Muhamamd U.

Je peux difficilement faire une estimation du calcul du prix. Même s'il existe un outil appelé AWS pricing calculator, la liste des configurations disponibles n'indique pas le nombre de configurations que l'on peut sélectionner lors de la mise en place des instances tool Studio et Notebook.

avatar

Gourav J.

J'utilise exclusivement Amazon SageMaker pour un usage professionnel et personnel. La variété des applications est très pratique lorsque l'on travaille sur des tâches d'apprentissage automatique. Les fonctions de formation et de canevas que j'utilise depuis un certain temps rendent mes tâches d'apprentissage automatique plus rapides et plus productives.

avatar

Utilisateur vérifié dans les services financiers

SageMaker facilite grandement la formation et le déploiement des modèles. L'infrastructure gérée nous permet de nous concentrer sur la logique métier sans avoir à nous occuper de choses comme la gestion des clusters, l'autoscaling, etc.

avatar

Krishna K.

Bien que nous obtenions des calculs à des coûts raisonnables, la responsabilité de l'exécution du grand modèle incombe aux utilisateurs. Lorsqu'ils exécutent des modèles plus importants juste pour les tester, cela entraîne des coûts supplémentaires. Bien que Sagemaker soit facile à utiliser, la responsabilité de la gestion des coûts incombe aux utilisateurs.

avatar

Shyam P.

J'aime la création de points de terminaison qui permettent d'inférer notre modèle à l'aide d'une fonction lambda. En plus de Sagemaker, j'ai utilisé la passerelle API pour utiliser le modèle dans l'environnement local.

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Muhamamd U.

Je peux difficilement faire une estimation du calcul du prix. Même s'il existe un outil appelé AWS pricing calculator, la liste des configurations disponibles n'indique pas le nombre de configurations que l'on peut sélectionner lors de la mise en place des instances tool Studio et Notebook.

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Krishna K.

Bien que nous obtenions des calculs à des coûts raisonnables, la responsabilité de l'exécution du grand modèle incombe aux utilisateurs. Lorsqu'ils exécutent des modèles plus importants juste pour les tester, cela entraîne des coûts supplémentaires. Bien que Sagemaker soit facile à utiliser, la responsabilité de la gestion des coûts incombe aux utilisateurs.

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Gourav J.

J'utilise exclusivement Amazon SageMaker pour un usage professionnel et personnel. La variété des applications est très pratique lorsque l'on travaille sur des tâches d'apprentissage automatique. Les fonctions de formation et de canevas que j'utilise depuis un certain temps rendent mes tâches d'apprentissage automatique plus rapides et plus productives.

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Shyam P.

J'aime la création de points de terminaison qui permettent d'inférer notre modèle à l'aide d'une fonction lambda. En plus de Sagemaker, j'ai utilisé la passerelle API pour utiliser le modèle dans l'environnement local.

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Utilisateur vérifié dans les services financiers

SageMaker facilite grandement la formation et le déploiement des modèles. L'infrastructure gérée nous permet de nous concentrer sur la logique métier sans avoir à nous occuper de choses comme la gestion des clusters, l'autoscaling, etc.

Tarification d'Amazon SageMaker

Évolutivité : 4,8/5

Amazon SageMaker vous permet de faire évoluer vos charges de travail ML en fonction de la demande, ce qui vous permet d'exécuter des tâches de formation ou de déployer des modèles pour une fraction du coût par rapport à une infrastructure traditionnelle sur site. La tarification à l'utilisation de SageMaker garantit la rentabilité.

Gestion intégrée des modèles : 4.7/5

SageMaker fournit un référentiel centralisé pour la gestion des modèles et des expériences, facilitant le suivi des versions et le déploiement du meilleur modèle en production.

Collaboration : 4.9/5

SageMaker s'intègre à d'autres services AWS tels qu'Amazon S3 pour le stockage, AWS Lambda pour les fonctions sans serveur et AWS Glue pour l'ETL. Il prend également en charge le partage et la collaboration faciles avec les autres membres de l'équipe grâce à l'environnement SageMaker Studio.

FAQ sur la tarification d'Amazon SageMaker

Qu'est-ce que Amazon SageMaker ?

SageMaker est un service entièrement géré pour préparer les données et construire, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique (ML) pour n'importe quel cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés.

Quelle est la disponibilité du service SageMaker ?

SageMaker est conçu pour une haute disponibilité. Il n'y a pas de fenêtres de maintenance ou de temps d'arrêt programmés. Les API de SageMaker sont exécutées dans des centres de données haute disponibilité éprouvés d'Amazon, avec une réplication de la pile de services configurée sur trois sites dans chaque région pour fournir une tolérance aux pannes en cas de défaillance d'un serveur ou d'interruption d'une zone de disponibilité.

Que se passe-t-il si j'ai mon propre ordinateur portable, ma propre formation ou mon propre environnement d'hébergement ?

SageMaker fournit un flux de travail complet, mais vous pouvez continuer à utiliser vos outils existants avec SageMaker. Vous pouvez facilement transférer les résultats de chaque étape dans et hors de SageMaker en fonction des besoins de votre entreprise.

Comment SageMaker Clarify améliore-t-il l'explicabilité des modèles ?

SageMaker Clarify est intégré à SageMaker Experiments pour fournir un graphique d'importance des fonctionnalités détaillant l'importance de chaque entrée pour le processus décisionnel global de votre modèle après l'apprentissage du modèle. Ces détails peuvent aider à déterminer si une entrée particulière du modèle a plus d'influence qu'elle ne le devrait sur le comportement global du modèle. SageMaker Clarify met également à disposition des explications sur les prédictions individuelles par le biais d'une API.