Pontuação de preços

8.6

Perfil de preços do Amazon SageMaker

O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerido que permite aos programadores e cientistas de dados criar, treinar e implementar rápida e facilmente modelos de aprendizagem automática em qualquer escala. O Amazon SageMaker elimina todas as barreiras que normalmente atrasam os programadores que pretendem utilizar a aprendizagem automática.

Principais conclusões

Fluxo de trabalho de aprendizagem automática de ponta a ponta

O SageMaker fornece um conjunto abrangente de ferramentas para todo o ciclo de vida da aprendizagem automática, incluindo rotulagem de dados, criação de modelos, formação, avaliação e implementação.

Homem no circuito

Aproveite o poder do feedback humano em todo o ciclo de vida do ML para melhorar a precisão e a relevância dos FMs com capacidades de human-in-the-loop.

Algoritmos incorporados e modelos pré-construídos

O SageMaker vem com uma vasta seleção de algoritmos de aprendizagem automática incorporados e modelos pré-treinados. Isto permite que os utilizadores apliquem rapidamente algoritmos como XGBoost, K-means clustering, DeepAR (para previsões), entre outros.

Visão geral do produto

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O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerido pela Amazon Web Services (AWS) que permite aos programadores e cientistas de dados criar, treinar e implementar modelos de aprendizagem automática de forma rápida e fácil.

O SageMaker simplifica o ciclo de vida da aprendizagem automática (ML) de ponta a ponta, desde o pré-processamento de dados até à implementação do modelo, e fornece uma variedade de ferramentas e estruturas que ajudam a automatizar e otimizar o fluxo de trabalho da aprendizagem automática.

INSIGHTS

As nossas ideias sobre os preços do Amazon SageMaker

01

Teste gratuito

02

Opções personalizadas

03

Planos de poupança

Modelos de preços disponíveis

Quanto custa o Amazon SageMaker?

Não existe nenhum custo adicional pela utilização do SageMaker Studio. O utilizador paga apenas os custos de computação e armazenamento subjacentes aos serviços que utiliza no SageMaker Studio.

O que os utilizadores dizem sobre os preços do Amazon SageMaker

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Muhamamd U.

Não consigo fazer uma estimativa do cálculo do preço. Embora exista uma ferramenta chamada AWS pricing calculator, a lista de configurações disponíveis não mostra o número de configurações que pode selecionar ao configurar as instâncias da ferramenta Studio e Notebook.

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Gourav J.

Estou a utilizar exclusivamente o Amazon SageMaker para fins profissionais e pessoais. A variedade de aplicações torna-as úteis quando se trabalha numa tarefa de aprendizagem automática. As funcionalidades de formação e de ecrã que utilizo há já algum tempo tornam a minha tarefa de aprendizagem automática mais rápida e produtiva.

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Utilizador verificado em Serviços financeiros

O SageMaker facilita muito o treinamento e a implantação de modelos. A infraestrutura gerida permite-nos concentrarmo-nos na lógica empresarial sem termos de lidar com coisas como a gestão de clusters, o escalonamento automático, etc.

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Krishna K.

Apesar de estarmos a obter computação a um custo razoável, a responsabilidade de executar um modelo de grandes dimensões cabe aos utilizadores. Quando estes executam modelos maiores apenas para testar, estão a atrair alguns custos adicionais. Embora o Sagemaker seja fácil de utilizar, a responsabilidade pela gestão dos custos recai sobre os utilizadores.

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Shyam P.

Gosto da criação de endpoints que permitem inferir o nosso modelo através de uma função lambda. Juntamente com o Sagemaker, utilizei a API gateway, bem como para utilizar o modelo em ambiente local.

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Muhamamd U.

Não consigo fazer uma estimativa do cálculo do preço. Embora exista uma ferramenta chamada AWS pricing calculator, a lista de configurações disponíveis não mostra o número de configurações que pode selecionar ao configurar as instâncias da ferramenta Studio e Notebook.

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Krishna K.

Apesar de estarmos a obter computação a um custo razoável, a responsabilidade de executar um modelo de grandes dimensões cabe aos utilizadores. Quando estes executam modelos maiores apenas para testar, estão a atrair alguns custos adicionais. Embora o Sagemaker seja fácil de utilizar, a responsabilidade pela gestão dos custos recai sobre os utilizadores.

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Gourav J.

Estou a utilizar exclusivamente o Amazon SageMaker para fins profissionais e pessoais. A variedade de aplicações torna-as úteis quando se trabalha numa tarefa de aprendizagem automática. As funcionalidades de formação e de ecrã que utilizo há já algum tempo tornam a minha tarefa de aprendizagem automática mais rápida e produtiva.

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Shyam P.

Gosto da criação de endpoints que permitem inferir o nosso modelo através de uma função lambda. Juntamente com o Sagemaker, utilizei a API gateway, bem como para utilizar o modelo em ambiente local.

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Utilizador verificado em Serviços financeiros

O SageMaker facilita muito o treinamento e a implantação de modelos. A infraestrutura gerida permite-nos concentrarmo-nos na lógica empresarial sem termos de lidar com coisas como a gestão de clusters, o escalonamento automático, etc.

Classificação de preços do Amazon SageMaker

Escalabilidade: 4,8/5

O Amazon SageMaker permite-lhe escalar as suas cargas de trabalho de ML com base na procura, permitindo-lhe executar trabalhos de formação ou implementar modelos por uma fração do custo em comparação com a infraestrutura tradicional no local. O preço de pagamento conforme o uso do SageMaker garante eficiência de custos.

Gestão de modelos incorporada: 4.7/5

O SageMaker fornece um repositório centralizado para gerir modelos e experiências, facilitando o controlo das versões e a implementação do melhor modelo na produção.

Colaboração: 4.9/5

O SageMaker integra-se com outros serviços AWS, como o Amazon S3 para armazenamento, o AWS Lambda para funções sem servidor e o AWS Glue para ETL. Também suporta a partilha e colaboração fáceis com outros membros da equipa através do ambiente SageMaker Studio.

FAQ sobre o preço do Amazon SageMaker

O que é o Amazon SageMaker?

O SageMaker é um serviço totalmente gerido para preparar dados e criar, treinar e implementar modelos de aprendizagem automática (ML) para qualquer caso de utilização com infra-estruturas, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente geridos.

Qual é a disponibilidade de serviço do SageMaker?

O SageMaker foi concebido para alta disponibilidade. Não há janelas de manutenção ou tempos de paragem programados. As APIs do SageMaker são executadas em centros de dados de alta disponibilidade comprovados da Amazon, com replicação de pilha de serviços configurada em três instalações em cada Região para fornecer tolerância a falhas no caso de uma falha de servidor ou interrupção da Zona de Disponibilidade.

E se eu tiver o meu próprio computador portátil, formação ou ambiente de alojamento?

O SageMaker fornece um fluxo de trabalho completo, mas pode continuar a utilizar as suas ferramentas actuais com o SageMaker. Pode facilmente transferir os resultados de cada fase para dentro e fora do SageMaker, de acordo com os requisitos do seu negócio.

Como é que o SageMaker Clarify melhora a explicabilidade do modelo?

O SageMaker Clarify está integrado com o SageMaker Experiments para fornecer um gráfico de importância de caraterísticas que detalha a importância de cada entrada para o processo geral de tomada de decisões do seu modelo após o modelo ter sido treinado. Esses detalhes podem ajudar a determinar se uma determinada entrada do modelo tem mais influência do que deveria no comportamento geral do modelo. O SageMaker Clarify também disponibiliza explicações para previsões individuais através de uma API.