Prijsscore

8.6

Amazon SageMaker Prijsoverzicht

Amazon SageMaker is een volledig beheerde service waarmee ontwikkelaars en datawetenschappers snel en eenvoudig modellen voor machine learning kunnen bouwen, trainen en implementeren op elke schaal. Amazon SageMaker neemt alle barrières weg die ontwikkelaars die gebruik willen maken van machine learning doorgaans tegenhouden.

Belangrijkste opmerkingen

End-to-end Machine Learning Workflow

SageMaker biedt een uitgebreide suite met tools voor de gehele levenscyclus van machine learning, waaronder het labelen van gegevens, het bouwen van modellen, trainen, evalueren en implementeren.

Mens-in-de-lus

Gebruik de kracht van menselijke feedback in de gehele ML-levenscyclus om de nauwkeurigheid en relevantie van FM's te verbeteren met mogelijkheden voor human-in-the-loop.

Ingebouwde algoritmen en kant-en-klare modellen

SageMaker wordt geleverd met een brede selectie ingebouwde algoritmen voor machinaal leren en voorgetrainde modellen. Hierdoor kunnen gebruikers snel algoritmen zoals XGBoost, K-means clustering, DeepAR (voor voorspellingen) en meer toepassen.

Productoverzicht

image

Amazon SageMaker is een volledig beheerde service van Amazon Web Services (AWS) waarmee ontwikkelaars en datawetenschappers snel en eenvoudig modellen voor machinaal leren kunnen bouwen, trainen en implementeren.

SageMaker vereenvoudigt de volledige levenscyclus van machine learning (ML), van data preprocessing tot modelimplementatie, en biedt een verscheidenheid aan tools en frameworks die helpen bij het automatiseren en optimaliseren van de machine learning-workflow.

INSIGHTS

Onze inzichten over de prijzen van Amazon SageMaker

01

Gratis proefabonnement

02

Aangepaste opties

03

Spaarplannen

Beschikbare prijsmodellen

Hoeveel kost Amazon SageMaker?

Er zijn geen extra kosten verbonden aan het gebruik van SageMaker Studio. U betaalt alleen voor de onderliggende reken- en opslagkosten voor de services die u binnen SageMaker Studio gebruikt.

Wat gebruikers zeggen over Amazon SageMaker prijzen

avatar

Muhamamd U.

Ik kan nauwelijks een schatting maken van de prijsberekening. Hoewel er een tool is met de naam AWS pricing calculator, toont de lijst met beschikbare configuraties niet het aantal configuraties dat je kunt selecteren tijdens het instellen van de tool Studio en Notebook instances.

avatar

Gourav J.

Ik gebruik Amazon SageMaker uitsluitend voor professioneel en persoonlijk gebruik. De verschillende toepassingen zijn handig bij het werken aan machine learning taken. De trainings- en canvasfuncties die ik al geruime tijd gebruik, maken mijn ML-taak sneller en productiever.

avatar

Geverifieerde gebruiker in financiële diensten

SageMaker maakt het heel eenvoudig om modellen te trainen en in te zetten. Dankzij de beheerde infrastructuur kunnen we ons richten op de bedrijfslogica zonder ons bezig te hoeven houden met zaken als clusterbeheer, automatisch schalen, enzovoort.

avatar

Krishna K.

Hoewel we computers krijgen tegen redelijke kosten, ligt de verantwoordelijkheid voor het uitvoeren van grote modellen bij de gebruikers. Als ze grotere modellen laten draaien alleen om te testen, brengt dat extra kosten met zich mee. Hoewel Sagemaker eenvoudig te gebruiken is, ligt de verantwoordelijkheid voor het kostenbeheer bij de gebruikers.

avatar

Shyam P.

Ik vind het leuk om een endpoint te maken dat ons model kan inferen via een lambda-functie. Naast Sagemaker heb ik ook API-gateway gebruikt om het model in een lokale omgeving te gebruiken.

avatar

Muhamamd U.

Ik kan nauwelijks een schatting maken van de prijsberekening. Hoewel er een tool is met de naam AWS pricing calculator, toont de lijst met beschikbare configuraties niet het aantal configuraties dat je kunt selecteren tijdens het instellen van de tool Studio en Notebook instances.

avatar

Krishna K.

Hoewel we computers krijgen tegen redelijke kosten, ligt de verantwoordelijkheid voor het uitvoeren van grote modellen bij de gebruikers. Als ze grotere modellen laten draaien alleen om te testen, brengt dat extra kosten met zich mee. Hoewel Sagemaker eenvoudig te gebruiken is, ligt de verantwoordelijkheid voor het kostenbeheer bij de gebruikers.

avatar

Gourav J.

Ik gebruik Amazon SageMaker uitsluitend voor professioneel en persoonlijk gebruik. De verschillende toepassingen zijn handig bij het werken aan machine learning taken. De trainings- en canvasfuncties die ik al geruime tijd gebruik, maken mijn ML-taak sneller en productiever.

avatar

Shyam P.

Ik vind het leuk om een endpoint te maken dat ons model kan inferen via een lambda-functie. Naast Sagemaker heb ik ook API-gateway gebruikt om het model in een lokale omgeving te gebruiken.

avatar

Geverifieerde gebruiker in financiële diensten

SageMaker maakt het heel eenvoudig om modellen te trainen en in te zetten. Dankzij de beheerde infrastructuur kunnen we ons richten op de bedrijfslogica zonder ons bezig te hoeven houden met zaken als clusterbeheer, automatisch schalen, enzovoort.

Amazon SageMaker Prijswaardering

Schaalbaarheid: 4,8/5

Met Amazon SageMaker kunt u uw ML workloads schalen op basis van de vraag, zodat u trainingstaken kunt uitvoeren of modellen kunt implementeren tegen een fractie van de kosten in vergelijking met traditionele on-premise infrastructuur. De pay-as-you-go prijsstelling van SageMaker zorgt voor kostenefficiëntie.

Ingebouwd modelbeheer: 4.7/5

SageMaker biedt een gecentraliseerde opslagplaats voor het beheren van modellen en experimenten, waardoor het eenvoudiger wordt om versies bij te houden en het beste model in productie te nemen.

Samenwerking: 4.9/5

SageMaker integreert met andere AWS-diensten zoals Amazon S3 voor opslag, AWS Lambda voor serverloze functies en AWS Glue voor ETL. Het ondersteunt ook eenvoudig delen en samenwerken met andere teamleden via de SageMaker Studio omgeving.

FAQ over Amazon SageMaker Prijzen

Wat is Amazon SageMaker?

SageMaker is een volledig beheerde service voor het voorbereiden van gegevens en het bouwen, trainen en implementeren van ML-modellen (machine learning) voor elke use case met volledig beheerde infrastructuur, tools en workflows.

Wat is de beschikbaarheid van SageMaker?

SageMaker is ontworpen voor hoge beschikbaarheid. Er zijn geen onderhoudsvensters of geplande downtimes. SageMaker API's draaien in Amazon bewezen datacenters met hoge beschikbaarheid, met service stack replicatie geconfigureerd over drie faciliteiten in elke regio om fouttolerantie te bieden in het geval van een serverstoring of uitval van de beschikbaarheidszone.

Wat als ik mijn eigen notebook, training of hostingomgeving heb?

SageMaker biedt een volledige workflow, maar u kunt uw bestaande tools blijven gebruiken met SageMaker. U kunt de resultaten van elke fase eenvoudig overbrengen in en uit SageMaker wanneer uw bedrijf dat nodig acht.

Hoe verbetert SageMaker Clarify de uitlegbaarheid van modellen?

SageMaker Clarify is geïntegreerd met SageMaker Experiments om een functie belangrijkheidsgrafiek te bieden die het belang van elke invoer voor het algehele besluitvormingsproces van uw model weergeeft nadat het model is getraind. Deze details kunnen helpen om te bepalen of een bepaalde modelinvoer meer invloed heeft op het algehele modelgedrag dan zou moeten. SageMaker Clarify maakt ook verklaringen voor individuele voorspellingen beschikbaar via een API.