लागत अनुकूलन इसके स्तंभों में से एक है AWS वेल-आर्किटेक्टेड फ्रेमवर्क, और यह कार्यभार के जीवनचक्र के दौरान परिशोधन और सुधार की एक सतत प्रक्रिया है। यह लागत-जागरूक प्रणालियों के निर्माण और संचालन को सक्षम बनाता है जो लागत को कम करता है, निवेश पर अधिकतम रिटर्न देता है और व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करता है।
अमेज़न SageMaker एक पूरी तरह से प्रबंधित मशीन लर्निंग (एमएल) सेवा है जो विभिन्न प्रकार के लागत अनुकूलन विकल्प और प्रबंधित स्पॉट ट्रेनिंग, मल्टी-मॉडल एंडपॉइंट जैसी क्षमताएं प्रदान करती है। एडब्ल्यूएस इन्फेंटेंटिया, एमएल बचत योजनाएं, और कई अन्य जो स्व-प्रबंधित जैसे अन्य क्लाउड-आधारित विकल्पों की तुलना में एमएल वर्कलोड के स्वामित्व की कुल लागत (टीसीओ) को कम करने में मदद करते हैं अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (अमेज़ॅन EC2) और AWS-प्रबंधित अमेज़ॅन इलास्टिक कुबेरनेट्स सेवा (अमेज़ॅन ईकेएस)।
AWS व्यापक सेवा और मूल्य निर्धारण विकल्प प्रदान करके आपको उच्चतम बचत प्राप्त करने में मदद करने के लिए समर्पित है। हम लचीले लागत प्रबंधन और आपके कार्यभार की विस्तृत लागत और उपयोग की बेहतर दृश्यता के लिए उपकरण प्रदान करते हैं।
2021 में, हमने लॉन्च किया AWS सपोर्ट प्रोएक्टिव सर्विसेज के हिस्से के रूप में AWS एंटरप्राइज सपोर्ट योजना। इसकी शुरुआत के बाद से, हमने सैकड़ों ग्राहकों को उनके वर्कलोड को अनुकूलित करने, रेलिंग सेट करने और उनके एमएल वर्कलोड की लागत और उपयोग की दृश्यता में सुधार करने में मदद की है।
इस पोस्ट में, हम सीखे गए सबक साझा करते हैं और आपके सेजमेकर उपयोग का विश्लेषण करने और लागत अनुकूलन के अवसरों की पहचान करने के विभिन्न तरीकों से आपको रूबरू कराते हैं।
AWS कॉस्ट एक्सप्लोरर का उपयोग करके सेजमेकर लागत का विश्लेषण करें
AWS लागत एक्सप्लोरर पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए दृश्य प्रदान करता है जो आपके लागत रुझानों के बारे में जानकारी प्रदर्शित करता है और आपको अपने लागत इतिहास और रुझानों को समझने की शुरुआत देता है। यह आपको AWS सेवा, उपयोग प्रकार, लागत आवंटन टैग, EC2 इंस्टेंस प्रकार जैसे मानों के आधार पर फ़िल्टर और समूह बनाने की अनुमति देता है। और अधिक. यदि आप समेकित बिलिंग का उपयोग करते हैं, तो आप लिंक किए गए खाते के आधार पर भी फ़िल्टर कर सकते हैं। इसके अलावा, आप समय अंतराल और विवरण निर्धारित कर सकते हैं, साथ ही अपनी ऐतिहासिक लागत और उपयोग डेटा के आधार पर भविष्य की लागत का पूर्वानुमान भी लगा सकते हैं।
आइए सेजमेकर में लागत अनुकूलन अवसरों की पहचान करने के लिए कॉस्ट एक्सप्लोरर का उपयोग करके शुरुआत करें।
- कॉस्ट एक्सप्लोरर कंसोल पर, चुनें SageMaker एसटी सर्विस और चुनें फ़िल्टर लागू करें.
- आप वांछित समय अंतराल और ग्रैन्युलैरिटी, साथ ही सेट कर सकते हैं समूह द्वारा पैरामीटर।
- आप चार्ट डेटा को बार, लाइन या स्टैक प्लॉट प्रारूप में प्रदर्शित कर सकते हैं।
- फ़िल्टर और ग्रुपिंग के साथ अपने वांछित परिणाम प्राप्त करने के बाद, आप या तो चुनकर अपने परिणाम डाउनलोड कर सकते हैं सीएसवी के रूप में डाउनलोड करें या चुनकर रिपोर्ट सहेजें रिपोर्ट लाइब्रेरी में सहेजें.
निम्नलिखित स्क्रीनशॉट क्षेत्र के अनुसार समूहीकृत चयनित तिथि सीमा के लिए प्रति माह सेजमेकर की लागत दिखाता है।
कॉस्ट एक्सप्लोरर का उपयोग करने पर सामान्य मार्गदर्शन के लिए, देखें AWS कॉस्ट एक्सप्लोरर का नया रूप और सामान्य उपयोग के मामले.
वैकल्पिक रूप से, आप सक्षम कर सकते हैं एडब्ल्यूएस लागत और उपयोग रिपोर्ट (AWS CUR) आपके खातों की लागत और उपयोग डेटा के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए। रिपोर्ट में प्रति घंटा AWS खपत विवरण शामिल है। इसे संग्रहित किया जाता है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन एस3) भुगतानकर्ता खाते में, जो सभी लिंक किए गए खातों के डेटा को समेकित करता है। आप अपने उपयोग के रुझानों का विश्लेषण करने और लागत को अनुकूलित करने के लिए उचित कार्रवाई करने के लिए रिपोर्ट पर सवाल उठा सकते हैं। अमेज़न एथेना एक सर्वर रहित क्वेरी सेवा है जिसका उपयोग आप मानक SQL का उपयोग करके Amazon S3 में अपनी रिपोर्ट से डेटा का विश्लेषण करने के लिए कर सकते हैं। अधिक जानकारी और उदाहरण प्रश्नों के लिए, देखें एडब्ल्यूएस सीयूआर क्वेरी लाइब्रेरी.
पिछले 3 महीनों के उपयोग के लिए सेजमेकर लागत प्राप्त करने के लिए निम्नलिखित कोड AWS CUR क्वेरी का एक उदाहरण है:
आप इसमें AWS CUR डेटा भी फीड कर सकते हैं अमेज़न क्विकसाइट, जहां आप रिपोर्टिंग या विज़ुअलाइज़ेशन उद्देश्यों के लिए इसे किसी भी तरह से स्लाइस और डाइस कर सकते हैं। CUR डेटा को QuickSight में अंतर्ग्रहण करने के निर्देशों के लिए, देखें मैं Amazon QuickSight में AWS लागत और उपयोग रिपोर्ट (CUR) को कैसे अंतर्ग्रहण और कल्पना कर सकता हूं?.
सेजमेकर उपयोग प्रकारों के लिए लागत का विश्लेषण करें
आपकी मासिक सेजमेकर लागत विभिन्न सेजमेकर उपयोग प्रकारों जैसे नोटबुक इंस्टेंसेस, होस्टिंग, प्रशिक्षण और प्रोसेसिंग आदि से आती है। सेजमेकर सेवा फ़िल्टर का चयन करना और इसके अनुसार समूह बनाना उपयोग के प्रकार कॉस्ट एक्सप्लोरर में आयाम आपको सेजमेकर उपयोग प्रकार के आधार पर लागत वितरण का एक सामान्य विचार देता है। उपयोग प्रकार प्रारूप में प्रदर्शित होता है
निम्नलिखित स्क्रीनशॉट सेजमेकर उपयोग प्रकारों द्वारा समूहीकृत लागत वितरण दिखाता है जब किसी खाते ने नोटबुक पर उपयोग की रिपोर्ट की है अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो कर्नेलगेटवे ऐप्स।
सेजमेकर लागत को अनुकूलित करने के लिए सामान्य सर्वोत्तम अभ्यास
इस अनुभाग में, हम सेजमेकर का उपयोग करते समय लागत बचाने के लिए सामान्य अनुशंसाएँ साझा करते हैं।
टैगिंग
A टैग एक लेबल है जिसे आप AWS संसाधन को निर्दिष्ट करते हैं। तुम कर सकते हो अपने संसाधनों को व्यवस्थित करने के लिए टैग का उपयोग करें उपयोगकर्ताओं, विभागों या लागत केंद्रों द्वारा, और विस्तृत स्तर पर अपनी लागतों को ट्रैक करें। लागत आवंटन टैग का उपयोग लागतों को वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है लागत एक्सप्लोरर or लागत और उपयोग रिपोर्ट. आपके सेजमेकर परिवेश और कार्यभार के लिए लागत आवंटन के संबंध में युक्तियों और सर्वोत्तम प्रथाओं के लिए, देखें Amazon SageMaker में संसाधन टैगिंग का उपयोग करके ML परिवेशों और कार्यभार के लिए एंटरप्राइज़-स्तरीय लागत आवंटन सेट करें
एडब्ल्यूएस बजट
एडब्ल्यूएस बजट आपको AWS पर आपकी ML लागत की दृश्यता मिलती है और विकास, प्रशिक्षण और होस्टिंग सहित आपकी SageMaker लागत को ट्रैक करने में मदद मिलती है। यह आपको सबसे सरल से लेकर सबसे जटिल उपयोग के मामलों में अपनी लागत और उपयोग को ट्रैक करने के लिए कस्टम बजट सेट करने की सुविधा देता है। AWS बजट ईमेल या का भी समर्थन करता है अमेज़न सरल अधिसूचना सेवा (अमेज़ॅन एसएनएस) अधिसूचना जब वास्तविक या अनुमानित लागत और उपयोग आपके बजट सीमा से अधिक हो जाती है, या जब आपकी वास्तविक बचत योजनाओं का उपयोग या कवरेज आपकी वांछित सीमा से नीचे चला जाता है।
AWS बजट को कॉस्ट एक्सप्लोरर के साथ भी एकीकृत किया गया है, जिससे आप अपनी लागत और उपयोग ड्राइवरों को आसानी से देख और विश्लेषण कर सकते हैं, AWS चैटबोट, ताकि आप अपने निर्दिष्ट स्लैक चैनल या अमेज़ॅन चाइम रूम में एडब्ल्यूएस बजट अलर्ट प्राप्त कर सकें, और AWS सेवा सूची, ताकि आप अपने स्वीकृत AWS पोर्टफोलियो और उत्पादों पर लागत को ट्रैक कर सकें। जब आपकी लागत या उपयोग आपकी बजटीय राशि से अधिक हो (या अधिक होने का अनुमान हो) तो आप अलर्ट भी सेट कर सकते हैं और अधिसूचना प्राप्त कर सकते हैं। अपना बजट बनाने के बाद, आप AWS बजट कंसोल पर प्रगति को ट्रैक कर सकते हैं। अधिक जानकारी के लिए देखें AWS बजट के साथ अपनी लागतों का प्रबंधन करना.
AWS बिलिंग कंसोल
RSI AWS बिलिंग कंसोल आपको अपने AWS खर्च को आसानी से समझने, चालान देखने और भुगतान करने, बिलिंग प्राथमिकताओं और कर सेटिंग्स को प्रबंधित करने और अतिरिक्त क्लाउड वित्तीय प्रबंधन सेवाओं तक पहुंचने की अनुमति देता है। आप तुरंत मूल्यांकन कर सकते हैं कि आपका मासिक खर्च पिछली अवधियों, पूर्वानुमान या बजट के अनुरूप है या नहीं, और समय पर जांच करें और सुधारात्मक कार्रवाई करें। आप अपने AWS खर्च का सामान्य दृश्य प्राप्त करने के लिए AWS बिलिंग कंसोल के डैशबोर्ड पृष्ठ का उपयोग कर सकते हैं। आप इसका उपयोग अपनी उच्चतम लागत वाली सेवा या क्षेत्र की पहचान करने और पिछले कुछ महीनों में अपने खर्च के रुझान देखने के साथ-साथ अपने AWS उपयोग के विभिन्न विवरण देखने के लिए भी कर सकते हैं।
RSI एडब्लूएस सारांश पृष्ठ का अनुभाग सभी खातों, क्षेत्रों, सेवा प्रदाताओं और सेवाओं और अन्य KPI में आपकी AWS लागतों का अवलोकन देता है। यह चालू माह के लिए आपकी कुल अनुमानित लागतों की तुलना भी प्रदान करता है। उच्चतम लागत अनुभाग अनुमानित माह-दर-तारीख (MTD) खर्च के आधार पर आपकी शीर्ष सेवा, खाता या क्षेत्र दिखाता है। शीर्ष पाँच सेवाओं द्वारा लागत प्रवृत्ति अनुभाग सबसे हाल की तीन से छह बंद बिलिंग अवधियों के लिए आपकी शीर्ष पांच सेवाओं की लागत प्रवृत्ति दिखाता है।
योजना और पूर्वानुमान
पूर्वानुमान आपके क्लाउड लागत और उपयोग के शीर्ष पर बने रहने का एक अनिवार्य हिस्सा है, और आपके व्यवसाय के पैमाने के अनुसार यह और भी महत्वपूर्ण हो जाता है।
आपकी लागतों का पूर्वानुमान लगाने में मदद के लिए AWS के पास कई विकल्प हैं। पूर्वानुमान सुविधा ऑफ़ कॉस्ट एक्सप्लोरर आपको अपनी अपेक्षित भविष्य की लागतों पर एक दृष्टि प्राप्त करने के लिए कस्टम उपयोग पूर्वानुमान बनाने की क्षमता देता है। अंतर्निहित एमएल-संचालित पूर्वानुमान क्विकसाइट आपको पॉइंट-एंड-क्लिक सरलता के साथ अपने प्रमुख व्यावसायिक मेट्रिक्स का पूर्वानुमान लगाने की अनुमति देता है। यह न्यूनतम सेटअप समय और किसी एमएल अनुभव की आवश्यकता के साथ किसी भी समय श्रृंखला डेटा पर भविष्यवाणी करने के लिए एमएल का उपयोग करने का एक सीधा तरीका प्रदान करता है।
आप भी उपयोग कर सकते हैं अमेज़न का पूर्वानुमान, एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा जो AWS CUR से एकत्र किए गए डेटा के साथ विशिष्ट AWS सेवाओं के लिए पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए, अत्यधिक सटीक पूर्वानुमान देने के लिए ML का उपयोग करती है। अधिक जानकारी के लिए देखें AWS का पूर्वानुमान लगाते हुए AWS लागत और उपयोग रिपोर्ट, AWS Glue DataBrew और Amazon के पूर्वानुमान का उपयोग करते हुए खर्च करते हैं.
लागत पूर्वानुमान विकल्पों के बारे में अतिरिक्त जानकारी के लिए देखें अपने क्लाउड लागत पूर्वानुमान के लिए सही टूल का उपयोग करना।
उदाहरण सही आकार
आप सेजमेकर लागत को अनुकूलित कर सकते हैं और सही संसाधनों का चयन करके केवल उसी चीज़ का भुगतान कर सकते हैं जिसकी आपको वास्तव में आवश्यकता है। आपको उचित प्रतिबद्धता प्रदान करने और अधिकतम लागत बचत प्राप्त करने के लिए बचत योजना खरीदने से पहले सेजमेकर गणना उदाहरणों को सही आकार देना चाहिए। सेजमेकर वर्तमान में ऑफर करता है एमएल गणना उदाहरण विभिन्न उदाहरण परिवारों पर. मशीन लर्निंग एक पुनरावृत्त प्रक्रिया है जिसमें डेटा प्रीप्रोसेसिंग से लेकर मॉडल प्रशिक्षण और मॉडल होस्टिंग तक एमएल जीवनचक्र के विभिन्न चरणों के लिए अलग-अलग गणना आवश्यकताएं होती हैं। सही प्रकार के कंप्यूट उदाहरण की पहचान करना चुनौतीपूर्ण है, और इससे संसाधनों का अति-प्रावधान हो सकता है और इसलिए लागत में वृद्धि हो सकती है। सेजमेकर का मॉड्यूलर आर्किटेक्चर आपको एमएल जीवनचक्र के चरण के आधार पर अपने एमएल वर्कलोड की स्केलेबिलिटी, प्रदर्शन और मूल्य निर्धारण को अनुकूलित करने की अनुमति देता है। अधिक जानकारी के लिए, देखें Amazon SageMaker नोटबुक, प्रसंस्करण नौकरियों, प्रशिक्षण और तैनाती के लिए राइट-साइज़िंग कम्प्यूट संसाधन पोस्ट का अनुभाग Amazon SageMaker पर संसाधनों की कुशल गणना सुनिश्चित करें.
अमेज़ॅन सेजमेकर बचत योजनाएं
अमेज़ॅन सेजमेकर सेविंग्स प्लान सेजमेकर के लिए एक लचीला मूल्य निर्धारण मॉडल है। यह 1-वर्ष या 3-वर्ष की अवधि के लिए उपयोग की निरंतर मात्रा ($/घंटा में मापा गया) की प्रतिबद्धता के बदले में रियायती दरें प्रदान करता है। बचत योजनाएँ अपने उपयोग-आधारित मॉडल के कारण लचीलापन प्रदान करती हैं और आपकी लागत को 64% तक कम करने में मदद करती हैं। ये दरें स्टूडियो नोटबुक, सेजमेकर नोटबुक इंस्टेंस, सेजमेकर प्रोसेसिंग सहित योग्य सेजमेकर एमएल इंस्टेंस उपयोगों पर स्वचालित रूप से लागू होती हैं। SageMaker डेटा रैंगलर, सेजमेकर प्रशिक्षण, सेजमेकर वास्तविक समय अनुमान, और सेजमेकर बैच उदाहरण परिवार, आकार या क्षेत्र की परवाह किए बिना बदल जाता है। इससे आपके लिए बचत को अधिकतम करना आसान हो जाता है, चाहे आपके उपयोग के मामले और खपत समय के साथ कैसे भी विकसित हों, और आप ऑन-डिमांड कीमत की तुलना में 64% तक की बचत कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, आप अपने डेटासेट के एक अंश पर विभिन्न एल्गोरिदम के साथ प्रयोग करने के लिए छोटे उदाहरणों से शुरुआत कर सकते हैं। फिर, आप डेटा तैयार करने और अपने पूर्ण डेटासेट के विरुद्ध बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए बड़े उदाहरणों पर जा सकते हैं। अंत में, आप अपने उपयोगकर्ताओं को कम-विलंबता पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए अपने मॉडल को कई क्षेत्रों में तैनात कर सकते हैं। नए क्षेत्रों में सभी उदाहरण आकार संशोधनों और तैनाती को आपकी ओर से किसी भी प्रबंधन प्रयास के बिना, एक ही बचत योजना द्वारा कवर किया जाएगा।
प्रत्येक प्रकार का सेजमेकर उपयोग जो सेजमेकर बचत योजनाओं के लिए पात्र है बचत योजना दर और ऑन-डिमांड दर. जब आप सेजमेकर बचत योजनाओं के लिए साइन अप करते हैं, तो आपसे आपकी प्रतिबद्धता तक आपके उपयोग के लिए बचत योजना दर का शुल्क लिया जाएगा। प्रतिबद्धता से परे किसी भी उपयोग पर ऑन-डिमांड दरों पर शुल्क लिया जाएगा। AWS लागत प्रबंधन कंसोल आपको प्रदान करता है सिफारिशें इससे बचत योजना के लिए सही प्रतिबद्धता स्तर ढूंढना आसान हो जाता है। ये सिफ़ारिशें निम्नलिखित पर आधारित हैं:
- पिछले 7, 30, या 60 दिनों में आपका सेजमेकर उपयोग। आपको वह समयावधि चुननी चाहिए जो आपके भविष्य के उपयोग को सबसे अच्छी तरह दर्शाती हो।
- आपकी योजना की अवधि: 1 वर्ष या 3 वर्ष.
- आपका भुगतान विकल्प: कोई अग्रिम नहीं, आंशिक अग्रिम (50% या अधिक), या संपूर्ण अग्रिम। कुछ ग्राहक इस अंतिम विकल्प को पसंद करते हैं (या उपयोग करना चाहिए), क्योंकि यह उन्हें उनके सेजमेकर बिल का स्पष्ट और पूर्वानुमानित दृश्य देता है।
सिफ़ारिशें चयनित लुकबैक अवधि में आपके ऐतिहासिक उपयोग पर आधारित हैं और आपके उपयोग का पूर्वानुमान नहीं लगाती हैं। एक लुकबैक अवधि का चयन करना सुनिश्चित करें जो आपके भविष्य के उपयोग को दर्शाता हो। 3-वर्षीय टर्म प्लान उच्चतम छूट दर प्रदान करता है; इसी तरह, ऑल अपफ्रंट भुगतान विकल्प नो अपफ्रंट या आंशिक अपफ्रंट भुगतान विकल्पों की तुलना में उच्चतम छूट दर प्रदान करता है। कार्यभार और उपयोग आम तौर पर समय के साथ बदलते हैं और एक सुसंगत, स्थिर-स्थिति उपयोग पैटर्न बचत योजना के लिए एक अच्छा उम्मीदवार बनाता है। यदि आपके पास बहुत अधिक अल्पकालिक या एकमुश्त कार्यभार है, तो गणना उपयोग (प्रति घंटे मापा गया) के लिए सही प्रतिबद्धता का चयन करना मुश्किल हो सकता है। यह अनुशंसा की जाती है कि समय के साथ बचत योजना प्रतिबद्धता की छोटी मात्रा में लगातार खरीदारी की जाए। यह सुनिश्चित करता है कि आप अपनी छूट को अधिकतम करने के लिए उच्च स्तर का कवरेज बनाए रखते हैं, और आपकी योजनाएँ हर समय आपके कार्यभार और संगठन की आवश्यकताओं से निकटता से मेल खाती हैं।
बचत योजना अनुशंसाओं को समझने के लिए, देखें अमेज़ॅन सेजमेकर के लिए मूल्य में कटौती और बचत योजनाओं के साथ अपनी मशीन लर्निंग लागत कम करें.
उपयोगिता रिपोर्ट
सक्रिय बचत योजनाओं के लिए, उपयोग रिपोर्ट आपके द्वारा वास्तव में उपयोग की गई प्रतिबद्धता का प्रतिशत देखने के लिए बचत योजना कंसोल पर उपलब्ध हैं। आप अपनी बचत योजना उपयोग रिपोर्ट का उपयोग यह समझने के लिए कर सकते हैं कि कॉन्फ़िगर की गई समयावधि में आप अपनी बचत योजनाओं की प्रतिबद्धता का कितना उपयोग कर रहे हैं, साथ ही ऑन-डिमांड कीमतों की तुलना में आपकी बचत भी। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास $10/घंटे की प्रतिबद्धता है, और बचत योजनाओं के साथ बिल किए गए आपके उपयोग की दर उस घंटे के लिए कुल $9.80 है, तो उस घंटे के लिए आपका उपयोग 98% है। आप अपनी लुकबैक अवधि के आधार पर अपनी बचत योजनाओं का उपयोग प्रति घंटा, दैनिक या मासिक विवरण में देख सकते हैं। आप बचत योजनाओं के प्रकार, सदस्य खाते, क्षेत्र और उदाहरण परिवार के आधार पर फ़िल्टर लागू कर सकते हैं फ़िल्टर अनुभाग। यदि आप प्रबंधन खाते के उपयोगकर्ता हैं, तो आप संपूर्ण समेकित बिलिंग परिवार के लिए समग्र उपयोग देख सकते हैं।
निम्नलिखित स्क्रीनशॉट उपयोग रिपोर्ट का एक उदाहरण दिखाता है। आप देख सकते हैं कि भले ही बचत योजनाओं का कवरेज लगातार कई दिनों तक 100% नहीं है, फिर भी कुल शुद्ध बचत सकारात्मक है। बचत योजनाओं के बिना, आपसे उपयोग के लिए ऑन-डिमांड दरों पर शुल्क लिया जाएगा। अधिकतम बचत प्राप्त करने और अति-प्रतिबद्धता से बचने के लिए, आपके सेजमेकर कार्यभार के सुसंगत, अनुकूलित उपयोग के आधार पर सही प्रतिबद्धता का चयन करने की अनुशंसा की जाती है।
कवरेज रिपोर्ट
इसी तरह, कवरेज रिपोर्ट आपको दिखाएगा कि आपके योग्य खर्च का कितना हिस्सा योजना द्वारा कवर किया गया है। यह समझने के लिए कि कवरेज की गणना कैसे की जाती है, देखें अपनी कवरेज रिपोर्ट का उपयोग करना.
निम्नलिखित स्क्रीनशॉट कवरेज रिपोर्ट का एक उदाहरण दिखाता है। आप देख सकते हैं कि चयनित समय अवधि के लिए औसत कवरेज 92% है, साथ ही ऑन-डिमांड खर्च भी है जो योजना में शामिल नहीं था। योजना द्वारा कवर नहीं किए गए ऑन-डिमांड खर्च के आधार पर, आप अधिकतम बचत प्राप्त करने के लिए वैकल्पिक रूप से एक अतिरिक्त बचत योजना खरीद सकते हैं। इसके अलावा, बचत योजना खरीदने से पहले सेजमेकर गणना उदाहरणों को सही आकार देने और बचत योजना के उपयोग को कम या अधिक करने से बचने के लिए कार्यभार के आकार को समझने की सिफारिश की जाती है।
बचत योजनाएँ आपके AWS उपयोग पर कैसे लागू होती हैं, इसके बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें यह समझना कि बचत योजनाएँ आपके AWS उपयोग पर कैसे लागू होती हैं.
निष्कर्ष
मशीन लर्निंग ने खुद को सभी उद्योगों में एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में स्थापित किया है, लेकिन नए मॉडल का प्रशिक्षण और अनुमान के लिए एमएल मॉडल चलाना महंगा हो सकता है। सेजमेकर पर एमएल चलाने के फायदों में से एक व्यापक और गहरा फीचर सेट है जो प्रदर्शन या चपलता को प्रभावित किए बिना लागत अनुकूलन रणनीतियों की पेशकश करता है। इस पोस्ट में आपके SageMaker लागतों का विश्लेषण करने, रुझानों की पहचान करने और सक्रिय अलर्ट और अनुकूलन सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करने के लिए AWS टूल और विकल्पों पर प्रकाश डाला गया है।
लेखक के बारे में
दीपाली राजले AWS में एक वरिष्ठ AI/ML विशेषज्ञ हैं। वह एडब्ल्यूएस पारिस्थितिकी तंत्र में एआई/एमएल समाधानों को तैनात करने और बनाए रखने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ तकनीकी मार्गदर्शन प्रदान करने वाले उद्यम ग्राहकों के साथ काम करती है। उन्होंने एनएलपी और कंप्यूटर विज़न से जुड़े विभिन्न गहन शिक्षण उपयोग मामलों पर कई संगठनों के साथ काम किया है। वह अपने उपयोग के अनुभव को बढ़ाने के लिए जेनरेटर एआई का लाभ उठाने के लिए संगठनों को सशक्त बनाने को लेकर उत्साहित हैं। अपने खाली समय में, वह फिल्में, संगीत और साहित्य का आनंद लेती हैं।
उरी रोसेनबर्ग यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका के लिए एआई और एमएल विशेषज्ञ तकनीकी प्रबंधक हैं। इज़राइल में स्थित, उरी उद्यम ग्राहकों को एमएल की सभी चीजों को डिजाइन, निर्माण और बड़े पैमाने पर संचालित करने के लिए सशक्त बनाने के लिए काम करता है। अपने खाली समय में, वह साइकिल चलाना, लंबी पैदल यात्रा और समय यात्रा करना पसंद करते हैं।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-1-analyze-amazon-sagemaker-spend-and-determine-cost-optimization-opportunities-based-on-usage-part-1/
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