2021-ben elindítottuk Az AWS Proaktív szolgáltatások támogatása részeként AWS vállalati támogatás ajánlat. Bevezetése óta ügyfeleink százainak segítettünk optimalizálni munkaterhelésüket, korlátokat felállítani, és javítani a gépi tanulási (ML) terhelések költségeinek és használatának láthatóságát.
Ebben a bejegyzéssorozatban megosztjuk a költségek optimalizálásával kapcsolatos tanulságokat Amazon SageMaker. -ban rész 1, megmutattuk, hogyan kezdjük el használni AWS Cost Explorer hogy azonosítsa a költségoptimalizálási lehetőségeket a SageMakerben. Ebben a bejegyzésben a SageMaker használatának elemzésére és a SageMaker notebook példányok költségoptimalizálási lehetőségeinek azonosítására összpontosítunk. Amazon SageMaker Studio.
SageMaker notebook példányok
A SageMaker notebook példány egy teljesen felügyelt számítási példány, amely a Jupyter Notebook alkalmazást futtatja. A SageMaker kezeli a példány és a kapcsolódó erőforrások létrehozását. A jegyzetfüzetek mindent tartalmaznak, ami egy ML-munkafolyamat futtatásához vagy újbóli létrehozásához szükséges. Használhatja a Jupyter notebookokat a notebook példányában adatok előkészítésére és feldolgozására, kód írására a modellek betanítására, modellek telepítésére a SageMaker Hostingra, valamint a modellek tesztelésére vagy érvényesítésére. A SageMaker jegyzetfüzetpéldányok költsége a jegyzetfüzetpéldány futása közben elhasznált példányórákon, valamint a GB-hónap kiosztott tárhely költségén alapul, amint azt a Amazon SageMaker árképzés.
A Költségkezelőben szűrő alkalmazásával szűrheti a notebook költségeit Használat típusa. Ezeknek a használati típusoknak a neve a következőképpen épül fel:
REGION-Notebk:instanceType
(például,USE1-Notebk:ml.g4dn.8xlarge
)REGION-Notebk:VolumeUsage.gp2
(például,USE2-Notebk:VolumeUsage.gp2
)
Szűrés a felhasználás típusa szerint Notebk:
megjeleníti a fiókban lévő notebook-használati típusok listáját. A következő képernyőképen látható módon kiválaszthatja Az összes kijelölése És válasszon alkalmaz a notebookhasználat költségbontásának megjelenítéséhez.
Ha meg szeretné tekinteni a kiválasztott notebook használati típusának használati órák száma szerinti költséglebontását, törölnie kell az összes REGION-Notebk:VolumeUsage.gp2
használati típusokat az előző listából, és válassza ki alkalmaz a szűrő alkalmazásához. A következő képernyőkép a kiválasztott noteszgép-használati típusokhoz tartozó költség- és használati grafikonokat mutatja.
További szűrőket is alkalmazhat, például számlaszámot, Amazon rugalmas számítási felhő (Amazon EC2) példánytípus, költségelosztási címke, régió, több. A részletesség módosítása a következőre: Napi napi költség- és használati diagramokat ad a kiválasztott felhasználási típusok és dimenziók alapján, amint az a következő képernyőképen látható.
Az előző példában az ml.t2.medium típusú notebook példány az USE2 régióban napi 24 órás használatról számol be július 2. és szeptember 26. között. Hasonlóképpen, az ml.t3.medium típusú notebook példány is az USE1 régió napi 24 órás használatról számol be augusztus 3. és szeptember 26. között, és 48 órás napi használatról szeptember 26. és december 31. között. A 24 órás vagy több napi használat több egymást követő napon azt jelezheti, hogy egy notebook példány több napig működött, de nincs aktív használatban. Ez a fajta minta előnyös lehet a költségellenőrző korlátok alkalmazása, például a notebook példányok kézi vagy automatikus leállítása a tétlen futás megakadályozása érdekében.
Bár a Cost Explorer segít megérteni a költség- és használati adatokat a példánytípus részletességében, használhatja AWS költség- és használati jelentések (AWS CUR). Egyéni lekérdezéseket készíthet az AWS CUR adatok kereséséhez szabványos SQL használatával. Költségelosztási címkéket is beilleszthet a lekérdezésbe a további részletességi szint érdekében. A következő lekérdezés a notebook erőforrás-használatot adja vissza az elmúlt 3 hónapban az AWS CUR adataiból:
A következő képernyőkép az AWS CUR lekérdezés használatával kapott eredményeket mutatja Amazon Athéné. Az Athena használatával kapcsolatos további információkért lásd: Költség- és használati jelentések lekérdezése az Amazon Athena használatával.
A lekérdezés eredménye azt a notebookot mutatja dev-notebook
Az ml.t2.medium példányon futó 24 órás használatot jelenti több egymást követő napon. A példányszám 0.0464 USD/óra, a 24 órás működés napi költsége pedig 1.1136 USD.
Az AWS CUR lekérdezési eredményei segíthetnek azonosítani az egymást követő napon futó notebookok mintáit, amelyek elemezhetők a költségoptimalizálás érdekében. További információk és példalekérdezések találhatók a AWS CUR lekérdezési könyvtár.
Az AWS CUR-adatokat is betáplálhatja Amazon QuickSight, ahol tetszés szerint szeletelheti és felkockázhatja jelentéskészítési vagy megjelenítési célból. Az AWS CUR-adatok QuickSight-ba való bevitelével kapcsolatos utasításokért lásd: Hogyan tölthetem be és jeleníthetem meg az AWS költség- és használati jelentést (CUR) az Amazon QuickSightban?.
Optimalizálja a notebook példány költségeit
A SageMaker notebookok alkalmasak ML-modellfejlesztésre, amely magában foglalja az interaktív adatfeltárást, a szkriptírást, a funkciótervezés prototípusának elkészítését és a modellezést. Ezen feladatok mindegyikének eltérő számítási erőforrásigénye lehet. A különféle munkaterhelések kiszolgálásához megfelelő típusú számítási erőforrások becslése kihívást jelent, és az erőforrások túlzott kiépítéséhez vezethet, ami megnövekedett költségeket eredményez.
Az ML-modell fejlesztéséhez a SageMaker notebook példány mérete attól függ, hogy mennyi adatot kell betöltenie a memóriába az értelmes feltáró adatelemzésekhez (EDA), valamint a szükséges számítási mennyiségtől. Javasoljuk, hogy kezdje kicsiben az általános célú példányokkal (például T vagy M családokkal), és szükség szerint növelje a méretét. Például az ml.t2.medium elegendő a legtöbb alapvető adatfeldolgozáshoz, szolgáltatásfejlesztéshez és EDA-hoz, amely kis adatkészletekkel foglalkozik, amelyek 4 GB memórián belül tárolhatók. Ha a modellfejlesztés nehéz számítási munkát (például képfeldolgozást) igényel, leállíthatja a kisebb notebook példányt, és módosíthatja a példány típusát a kívánt nagyobb példányra, például ml.c5.xlarge. Ha már nincs szüksége nagyobb példányra, akkor visszaválthat a kisebb példányra. Ez segít csökkenteni a számítási költségeket.
Fontolja meg a következő bevált módszereket a notebook példányok költségeinek csökkentése érdekében.
CPU kontra GPU
A CPU és a GPU notebook példányok figyelembevétele fontos például a megfelelő méretezéshez. A CPU-k a legjobbak az egyszeri, összetettebb számítások egymás utáni kezelésére, míg a GPU-k jobban képesek párhuzamosan több, de egyszerű számítást kezelni. Sok felhasználási esetben egy szabványos jelenlegi generációs példánytípus egy példánycsaládból, például az M-ből elegendő számítási teljesítményt, memóriát és hálózati teljesítményt biztosít a notebookok megfelelő teljesítményéhez.
A GPU-k nagyszerű ár/teljesítmény arányt biztosítanak, ha hatékonyan használja ki őket. Például, ha egy SageMaker notebookon oktatja a mélytanulási modelljét, és a neurális hálózata viszonylag nagy, és nagyszámú számítást hajt végre, több százezer paraméterrel, akkor a modellje kihasználhatja a felgyorsított számítási és hardverpárhuzamosság előnyeit. GPU-példányok, például P példánycsaládok által. Javasoljuk azonban, hogy csak akkor használja a GPU-példányokat, ha valóban szüksége van rájuk, mert drágák, és a GPU-kommunikáció többletterhelése akár ronthatja is a teljesítményt, ha a notebooknak nincs rájuk szüksége. Javasoljuk, hogy olyan notebookokat használjon, amelyek számítási mérete kisebb az interaktív építkezéshez, és hagyja a nehéz feladatot az átmeneti betanítási, hangolási és feldolgozási feladatokra a nagyobb példányoknál, beleértve a GPU-képes példányokat is. Így nem fut folyamatosan egy nagy példány (vagy egy GPU) a notebookjával. Ha gyorsított számítástechnikára van szüksége a notebook-környezetben, leállíthatja az m* család jegyzetfüzet-példányát, átválthat egy GPU-képes P* család példányra, és újraindíthatja. Ne felejtse el visszakapcsolni, amikor már nincs szüksége az extra lökésre a fejlesztői környezetben.
A felhasználói hozzáférés korlátozása meghatározott példánytípusokra
A rendszergazdák korlátozhatják a felhasználókat abban, hogy túl nagy jegyzetfüzeteket hozzanak létre AWS Identity and Access Management (IAM) irányelvei. A következő mintaházirend például csak kisebb t3 SageMaker jegyzetfüzetpéldányok létrehozását teszi lehetővé a felhasználók számára:
A rendszergazdák is használhatják AWS szolgáltatáskatalógus hogy lehetővé tegye a SageMaker notebookok önkiszolgálását. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára elérhető példánytípusok korlátozását a jegyzetfüzet létrehozásakor. További információkért lásd Önkiszolgáló, biztonságos adattudomány engedélyezése az Amazon SageMaker notebookokkal és az AWS szolgáltatáskatalógussal és a Indítsa el az Amazon SageMaker Studio alkalmazást az AWS szolgáltatáskatalógus és az AWS SSO használatával az AWS Control Tower környezetben.
Állítsa le a tétlen notebook példányokat
A költségek csökkentése érdekében javasoljuk, hogy állítsa le a notebook példányait, amikor nincs rájuk szüksége, és indítsa el őket, amikor szüksége van rájuk. Fontolja meg a tétlen notebook-példányok automatikus észlelését és életciklusuk kezelését a életciklus konfigurációs szkript. Például, automatikus leállítás-üresjárat egy minta shell szkript, amely leállítja a SageMaker notebookot, ha az több mint 1 órán keresztül tétlen.
Az AWS fenntartja a a notebook életciklus-konfigurációs parancsfájljainak nyilvános tárháza amelyek a notebookpéldányok testreszabásának gyakori felhasználási eseteire vonatkoznak, beleértve egy minta bash szkriptet a tétlen notebookok leállításához.
Ütemezze a notebook példányok automatikus indítását és leállítását
A notebookok költségeinek megtakarításának másik módja az, hogy meghatározott időpontokban automatikusan elindítja és leállítja a notebookokat. Ezt a használatával érheti el Amazon EventBridge szabályok és AWS Lambda funkciókat. A lambda-funkciók konfigurálásával kapcsolatos további információkért lásd: A lambda funkció opcióinak konfigurálása. A függvények létrehozása után szabályokat hozhat létre, amelyek egy adott ütemezésben aktiválják ezeket a funkciókat, például minden hétköznap reggel 7:00-kor indítsa el a jegyzetfüzeteket. Lát Ütemezetten futó Amazon EventBridge-szabály létrehozása utasításokért. A Lambda funkcióval rendelkező notebookok indításához és leállításához szükséges szkripteket lásd: Hatékony számítási erőforrások biztosítása az Amazon SageMakeren.
SageMaker Stúdió
A Studio teljes körűen felügyelt megoldást kínál az adattudósok számára az ML-modellek interaktív létrehozásához, betanításához és üzembe helyezéséhez. Stúdiófüzetek egy kattintással együttműködő Jupyter-jegyzetfüzetek, amelyek gyorsan felpörgethetők, mivel nem kell előre beállítani a számítási példányokat és a fájltárolást. A használat időtartama alapján a notebookok futtatásához választott számítási példánytípusért kell fizetnie. A Stúdió használatáért nem kell külön díjat fizetni. A Studio notebookok, interaktív shell-ek, konzolok és terminálok üzemeltetésének költségei az ML számítási példányok használatán alapulnak.
Indításkor az erőforrás a kiválasztott példánytípus ML számítási példányán fut. Ha egy ilyen típusú példányt korábban elindítottak és elérhető, akkor az erőforrás azon a példányon fut. CPU-alapú képek esetén az alapértelmezett javasolt példánytípus az ml.t3.medium. GPU-alapú képek esetén az alapértelmezett javasolt példánytípus az ml.g4dn.xlarge. A számlázás példányonként történik, és akkor kezdődik, amikor egy adott példánytípus első példányát elindítják.
Ha költségekkel járó kockázat nélkül szeretne notebookot létrehozni vagy megnyitni, nyissa meg a notebookot a következőről: filé menüben és válasszon Nincs Kernel tól Válassza a Kernel lehetőséget párbeszéd. Jegyzetfüzetet olvashat és szerkeszthet futó kernel nélkül, de a cellákat nem. Minden egyes példányért külön számlázunk. A számlázás akkor ér véget, amikor a példányon lévő összes KernelGateway-alkalmazás leáll, vagy a példányt leállítják. A számlázással kapcsolatos információkért és az árazási példákért lásd: Amazon SageMaker árképzés.
A Költségkezelőben szűrheti a Studio notebook költségeit egy szűrő alkalmazásával Használat típusa. Ennek a felhasználási típusnak a neve a következőképpen épül fel: REGION-studio:KernelGateway-instanceType
(például, USE1-Studio:KernelGateway-ml.m5.large
)
Szűrés a felhasználás típusa szerint studio:
a Cost Explorerben megjeleníti a Studio-használati típusok listáját egy fiókban. Kiválaszthatja a szükséges használati típusokat, vagy kiválaszthatja Az összes kijelölése És válasszon alkalmaz a Studio alkalmazás használatának költségbontásának megjelenítéséhez. A következő képernyőképen az összes kijelölés látható studio
felhasználási típusok költségelemzéshez.
A részletesebb költségelemzés érdekében további szűrőket is alkalmazhat, például régiót, kapcsolt fiókot vagy példánytípust. A részletesség módosítása a következőre: Napi napi költség- és használati diagramokat ad a kiválasztott felhasználási típusok és dimenziók alapján, amint az a következő képernyőképen látható.
Az előző példában a Studio KernelGateway ml.t3.medium típusú példánya az USE1 régióban 48 órás napi használatról számol be január 1. és január 24. között, amit 24 órás napi használat követ február 11-ig. Hasonlóképpen, a Studio KernelGateway ml.m5.large típusú példánya az USE1 régióban 24 órás napi használatról számol be január 1. és január 23. között. A 24 órás vagy több napi használat több egymást követő napon azt jelzi, hogy a Studio notebook példányok futhatnak. folyamatosan több napon keresztül. Ez a fajta minta előnyös lehet a költségellenőrző korlátok alkalmazása, például a Studio-alkalmazások kézi vagy automatikus leállítása használaton kívül.
Amint azt korábban említettük, az AWS CUR segítségével az erőforrások részletességében kaphat adatokat, és egyéni lekérdezéseket hozhat létre az AWS CUR adatok szabványos SQL használatával történő megkereséséhez. Költségelosztási címkéket is beilleszthet a lekérdezésbe a további részletességi szint érdekében. A következő lekérdezés visszaadja a Studio KernelGateway erőforrás-használatát az elmúlt 3 hónapban az AWS CUR adataiból:
A következő képernyőkép az AWS CUR lekérdezés Athena használatával végzett futtatásával kapott eredményeket mutatja.
A lekérdezés eredménye azt mutatja, hogy a Studio KernelGateway nevű alkalmazás datascience-1-0-ml-t3-medium-1abf3407f667f989be9d86559395
számlán fut 111111111111
, Studio domain d-domain1234
és felhasználói profil user1
egy ml.t3.medium példányon több egymást követő napon keresztül 24 órás használatot jelez. A példánydíj 0.05 USD/óra, a 24 órás üzemeltetés napi költsége pedig 1.20 USD.
Az AWS CUR lekérdezési eredményei segíthetnek azonosítani az egymást követő napokon keresztül futó erőforrások mintáit az óránkénti vagy napi használat szemcsés szintjén, amelyek elemezhetők a költségoptimalizálás érdekében. A SageMaker notebookokhoz hasonlóan az AWS CUR-adatokat is betáplálhatja a QuickSightba jelentéskészítés vagy megjelenítés céljából.
SageMaker Data Wrangler
Amazon SageMaker Data Wrangler a Studio egy olyan funkciója, amely segít leegyszerűsíteni az adat-előkészítés folyamatát és a funkciók tervezését egy alacsony kódú vizuális felületről. A Studio Data Wrangler alkalmazás használati típusának neve a következőképpen épül fel REGION-Studio_DW:KernelGateway-instanceType
(például, USE1-Studio_DW:KernelGateway-ml.m5.4xlarge
).
Szűrés a felhasználás típusa szerint studio_DW:
a Cost Explorerben megmutatja a Studio Data Wrangler használati típusainak listáját egy fiókban. Kiválaszthatja a szükséges használati típusokat, vagy kiválaszthatja Az összes kijelölése És válasszon alkalmaz a Studio Data Wrangler alkalmazás használatának költségbontásának megjelenítéséhez. A következő képernyőképen az összes kijelölés látható studio_DW
felhasználási típusok költségelemzéshez.
Amint azt korábban említettük, további szűrőket is alkalmazhat a részletesebb költségelemzés érdekében. A következő képernyőkép például az ml.m24xlarge Studio Data Wrangler-példány napi 5.4 órás használatát mutatja be az USE1 régióban több napig, és a kapcsolódó költségeket. Az ehhez hasonló betekintések felhasználhatók költségszabályozási intézkedések alkalmazására, például a Studio-alkalmazások használaton kívüli leállítására.
Erőforrás-szintű információkat szerezhet be az AWS CUR-ból, és egyéni lekérdezéseket hozhat létre az AWS CUR-adatok szabványos SQL használatával történő kereséséhez. A következő lekérdezés visszaadja a Studio Data Wrangler alkalmazás erőforrás-használatát és a kapcsolódó költségeket az elmúlt 3 hónapban az AWS CUR adataiból:
SELECT bill_payer_account_id, line_item_usage_account_id, line_item_resource_id AS studio_notebook_arn, line_item_usage_type, DATE_FORMAT((line_item_usage_start_date),'%Y-%m-%d') AS day_line_item_usage_start_date, SUM(CAST(line_item_usage_amount AS DOUBLE)) AS sum_line_item_usage_amount, line_item_unblended_rate, SUM(CAST(line_item_unblended_cost AS DECIMAL(16,8))) AS sum_line_item_unblended_cost, line_item_blended_rate, SUM(CAST(line_item_blended_cost AS DECIMAL(16,8))) AS sum_line_item_blended_cost, line_item_line_item_description, line_item_line_item_type FROM {$table_name} WHERE line_item_usage_start_date >= date_trunc('month',current_date - interval '3' month) AND line_item_product_code = 'AmazonSageMaker' AND line_item_line_item_type IN ('DiscountedUsage', 'Usage', 'SavingsPlanCoveredUsage') AND line_item_usage_type like '%Studio_DW:KernelGateway%' AND line_item_operation = 'RunInstance' AND bill_payer_account_id = 'xxxxxxxxxxxx' GROUP BY bill_payer_account_id, line_item_usage_account_id, line_item_resource_id, line_item_usage_type, line_item_unblended_rate, line_item_blended_rate, line_item_line_item_type, DATE_FORMAT((line_item_usage_start_date),'%Y-%m-%d'), line_item_line_item_description ORDER BY line_item_resource_id, day_line_item_usage_start_date
A következő képernyőkép az AWS CUR lekérdezés Athena használatával végzett futtatásával kapott eredményeket mutatja.
A lekérdezés eredménye azt mutatja, hogy a Studio Data Wrangler nevű alkalmazás sagemaker-data-wrang-ml-m5-4xlarge-b741c1a025d542c78bb538373f2d
számlán fut 111111111111
, Studio domain d-domain1234
és felhasználói profil user1
egy ml.m5.4xlarge példányon több egymást követő napon keresztül 24 órás használatot jelez. A példánydíj 0.922 USD/óra, a 24 órás működés napi költsége pedig 22.128 USD.
A Studio költségének optimalizálása
A Studio jegyzetfüzetekért a választott példánytípust kell fizetni, a használat időtartama alapján. Le kell állítania a példányt, hogy ne számoljon fel költségekkel. Ha leállítja a példányon futó notebookot, de nem állítja le a példányt, továbbra is díjat kell fizetnie. Amikor leállítja a Studio jegyzetfüzet példányait, minden további erőforrás, például a SageMaker végpontok, Amazon EMR klaszterek, és Amazon egyszerű tárolási szolgáltatás (Amazon S3) a Studio-ból létrehozott tárolók nem törlődnek. Törölje ezeket az erőforrásokat, ha már nincs rájuk szükség a költségek felhalmozásának leállításához. A Studio-erőforrások leállításával kapcsolatos további részletekért lásd: Állítsa le az erőforrásokat. Ha Data Wranglert használ, fontos, hogy a munka elvégzése után állítsa le a költségmegtakarítás érdekében. A részletekért lásd Állítsa le a Data Wranglert.
Fontolja meg a következő bevált módszereket a Studio notebookok költségeinek csökkentése érdekében.
A tétlen Studio notebook példányok automatikus leállítása
Automatikusan leállíthatja a tétlen Studio-jegyzetfüzet-erőforrásokat életciklus konfigurációk a Stúdióban. Telepíthet és használhat egy JupyterLab-bővítményt is, amely elérhető a következő helyen GitHub a Studio életciklus-konfigurációjaként. A Studio architektúrával és a bővítmény hozzáadásával kapcsolatos részletes utasításokért lásd: Takarítson meg költségeket azáltal, hogy automatikusan leállítja a tétlen erőforrásokat az Amazon SageMaker Studio-ban.
Átméretezés menet közben
A Studio notebookok előnye a notebook-példányokkal szemben, hogy a Studio a mögöttes A számítási erőforrások teljesen rugalmasak, és menet közben módosíthatja a példányt. Ez lehetővé teszi a számítási igények változásával felfelé és lefelé skálázását, például ml.t3.medium-ról ml.m5.4xlarge-re anélkül, hogy megszakítaná a munkát vagy az infrastruktúra kezelését. Az egyik példányról a másikra való váltás zökkenőmentes, és a példány indítása közben folytathatja a munkát. Igény szerinti jegyzetfüzet-példányok esetén le kell állítania a példányt, frissítenie kell a beállításokat, és újra kell indítania az új példánytípussal. További információkért lásd Ismerje meg, hogyan választhat ki ML példányokat menet közben az Amazon SageMaker Studio alkalmazásban.
A felhasználói hozzáférés korlátozása meghatározott példánytípusokra
A rendszergazdák használhatják az IAM-et állapot kulcsok hatékony módja bizonyos példánytípusok, például a GPU-példányok korlátozásának bizonyos felhasználók számára, ezáltal szabályozva a költségeket. Például a következő mintaszabályzatban a hozzáférés az ml.t3.medium és az ml.g4dn.xlarge kivételével minden esetben meg van tiltva. Vegye figyelembe, hogy engedélyeznie kell a rendszerpéldányt az alapértelmezett Jupyter Server-alkalmazásokhoz.
A Studio költségeinek optimalizálására vonatkozó bevált módszerekről szóló átfogó útmutatásért tekintse meg a következőt: Hatékony számítási erőforrások biztosítása az Amazon SageMakeren.
Használjon címkéket a Studio költségének nyomon követéséhez
A Studio alkalmazásban egyéni címkéket rendelhet a Stúdióhoz domain szintén Felhasználók akik rendelkeznek hozzáféréssel a tartományhoz. A Studio automatikusan átmásolja és hozzárendeli ezeket a címkéket a Stúdiófüzetek a felhasználók által létrehozott, így könnyen nyomon követheti és kategorizálhatja a Studio notebookok költségeit, valamint költség-visszatérítési modelleket hozhat létre szervezete számára.
Alapértelmezés szerint a SageMaker automatikusan megcímkézi az új SageMaker-erőforrásokat, például a képzési feladatokat, a feldolgozási feladatokat, a kísérleteket, a folyamatokat és a modell-nyilvántartási bejegyzéseket. sagemaker:domain-arn
. A SageMaker az erőforrást a sagemaker:user-profile-arn
or sagemaker:space-arn
hogy az erőforrás létrehozását még részletesebb szinten jelöljük ki.
Az adminisztrátorok automatizált címkézés segítségével egyszerűen nyomon követhetik az üzletágukkal, csapataikkal, egyéni felhasználókkal vagy egyéni üzleti problémákkal kapcsolatos költségeket olyan eszközök használatával, mint pl. AWS költségvetések és Költségfeltáró. Például csatolhat a költségelosztási címke az sagemaker:domain-arn
címke.
Ez lehetővé teszi, hogy a Cost Explorer segítségével megjelenítse egy adott tartomány Studio-jegyzetfüzet-költését.
Vegye figyelembe a tárolási költségeket
Amikor a csapat első tagja belép a Studio-ba, a SageMaker létrehoz egy Amazon elasztikus fájlrendszer (Amazon EFS) kötet a csapat számára. Amikor ez a tag vagy a csapat bármely tagja megnyitja a Studiót, egy kezdőkönyvtár jön létre a kötetben a tag számára. Tárolási díjat kell fizetni ezért a címtárért. Ezt követően a tag saját könyvtárában tárolt notebookok és adatfájlok további tárolási díjak merülnek fel. További információkért lásd Amazon EFS árképzés.
Következtetés
Ebben a bejegyzésben útmutatást adtunk a költségelemzéshez és a legjobb gyakorlatokhoz, amikor ML-modelleket készítünk notebook-példányok és Studio használatával. Mivel a gépi tanulás hatékony eszközzé válik az iparágakban, az ML modellek képzésének és üzemeltetésének költséghatékonynak kell maradnia. A SageMaker széles és mély funkciókészletet kínál az ML folyamat minden egyes lépésének megkönnyítésére, és költségoptimalizálási lehetőségeket kínál a teljesítmény vagy a gyorsaság befolyásolása nélkül.
A szerzőkről
Deepali Rajale az AWS vezető AI/ML specialistája. Vállalati ügyfelekkel dolgozik, technikai útmutatást adva az AI/ML-megoldások AWS-ökoszisztémában való bevezetéséhez és karbantartásához szükséges bevált gyakorlatokról. Szervezetek széles skálájával dolgozott együtt különböző mély tanulási felhasználási eseteken, beleértve az NLP-t és a számítógépes látást. Szenvedélyesen törekszik arra, hogy a szervezeteket felhatalmazza a generatív mesterséges intelligencia hasznosítására, hogy javítsák használati élményüket. Szabadidejében szereti a filmeket, a zenét és az irodalmat.
Uri Rosenberg az európai, a közel-keleti és afrikai AI és ML szakértő műszaki menedzsere. Az izraeli székhelyű Uri azon munkálkodik, hogy a vállalati ügyfeleket minden ML-ben lehetővé tegye a nagyszabású tervezéshez, építéshez és üzemeltetéshez. Szabadidejében szívesen kerékpározik, túrázik, reggelizik, ebédel és vacsorázik.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoAiStream. Web3 adatintelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- A jövő pénzverése – Adryenn Ashley. Hozzáférés itt.
- Részvények vásárlása és eladása PRE-IPO társaságokban a PREIPO® segítségével. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-2-analyze-amazon-sagemaker-spend-and-determine-cost-optimization-opportunities-based-on-usage-part-2-sagemaker-notebooks-and-studio/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- ][p
- $ UP
- 1
- 100
- 11
- 14
- 15%
- 20
- 2021
- 23
- 24
- 26%
- 31
- 7
- 8
- a
- Rólunk
- felgyorsult
- hozzáférés
- elérni
- Fiók
- át
- Akció
- aktív
- hozzáadásával
- További
- cím
- Előny
- Afrika
- Után
- újra
- AI
- AI / ML
- Minden termék
- kiosztás
- lehetővé
- lehetővé teszi, hogy
- mentén
- Is
- am
- amazon
- Amazon EC2
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Studio
- Az Amazon Web Services
- összeg
- an
- elemzések
- elemzés
- elemez
- és a
- Másik
- bármilyen
- app
- alkalmaz
- Alkalmazása
- megközelítés
- alkalmazások
- építészet
- VANNAK
- AS
- társult
- At
- csatolja
- Augusztus
- Automatizált
- Automatikus
- automatikusan
- elérhető
- AWS
- vissza
- alapján
- horpadás
- alapvető
- BE
- mert
- óta
- haszon
- BEST
- legjobb gyakorlatok
- Jobb
- között
- Nagy
- számlázás
- fellendítésére
- Bontás
- Reggeli
- épít
- Épület
- üzleti
- de
- by
- számítások
- TUD
- esetek
- katalógus
- Cellák
- bizonyos
- kihívást
- változik
- Változások
- változó
- díj
- töltött
- díjak
- táblázatok
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- választott
- kód
- kollaboratív
- Közös
- közlés
- bonyolult
- átfogó
- számítás
- Kiszámít
- számítógép
- Számítógépes látás
- számítástechnika
- számítási teljesítmény
- feltétel
- Configuration
- folyamatos
- Fontolja
- konzolok
- állandóan
- fogyasztott
- tartalmaz
- folytatódik
- folyamatosan
- ellenőrzés
- Irányítótorony
- kontrolling
- Költség
- költséghatékony
- kiadások
- tudott
- teremt
- készítette
- teremt
- létrehozása
- teremtés
- Jelenlegi
- szokás
- Ügyfelek
- napi
- dátum
- Adatok előkészítése
- adatfeldolgozás
- adat-tudomány
- adatkészletek
- Nap
- Ajánlatok
- december
- mély
- mély tanulás
- alapértelmezett
- Kereslet
- függ
- telepíteni
- bevezetéséhez
- Design
- kívánatos
- részletes
- részletek
- Határozzuk meg
- Fejlesztés
- Párbeszéd
- Dimenzió
- Vacsora
- kijelző
- do
- Nem
- domain
- csinált
- ne
- kétszeresére
- le-
- időtartama
- minden
- Korábban
- könnyen
- Keleti
- ökoszisztéma
- hatás
- Hatékony
- hatékonyan
- hatékony
- képessé
- képessé
- vége
- Mérnöki
- növelése
- elég
- Vállalkozás
- Környezet
- megállapítja
- Európa
- Még
- Minden
- minden
- példa
- példák
- Kivéve
- drága
- tapasztalat
- kísérletek
- kutatás
- felfedező
- kiterjesztés
- külön-
- megkönnyítését
- családok
- család
- Funkció
- február
- filé
- Fájlok
- szűrő
- Szűrők
- vezetéknév
- Összpontosít
- követ
- következő
- következik
- A
- talált
- ból ből
- teljesen
- funkció
- funkciók
- Általános rendeltetésű
- generáció
- nemző
- Generatív AI
- kap
- adott
- ad
- GPU
- GPU
- grafikonok
- nagy
- Csoport
- útmutatást
- Kezelés
- hardver
- Legyen
- he
- nehéz
- súlyemelés
- hős
- segít
- segített
- segít
- neki
- övé
- Kezdőlap
- tárhely
- óra
- NYITVATARTÁS
- Hogyan
- How To
- azonban
- HTML
- http
- HTTPS
- Több száz
- i
- azonosítani
- Identitás
- Idle
- if
- kép
- képek
- ütköztető
- fontos
- javul
- in
- tartalmaz
- magában foglalja a
- Beleértve
- <p></p>
- jelez
- jelzi
- egyéni
- iparágak
- információ
- Infrastruktúra
- meglátások
- telepíteni
- példa
- utasítás
- interaktív
- Felület
- bele
- Bevezetés
- bevonásával
- Izrael
- IT
- ITS
- maga
- január
- január 24
- Állások
- jpg
- július
- Tart
- nagy
- nagyobb
- keresztnév
- indított
- elindítja
- vezet
- tanult
- tanulás
- kilépő
- balra
- Tanulságok
- Tanulságok
- szint
- Tőkeáttétel
- életciklus
- emelő
- mint
- vonal
- összekapcsolt
- Lista
- irodalom
- kiszámításának
- hosszabb
- néz
- ebéd
- gép
- gépi tanulás
- fenntartása
- fenntartja
- sikerült
- menedzser
- kezeli
- kezelése
- kézikönyv
- sok
- Lehet..
- jelentőségteljes
- intézkedések
- közepes
- tag
- Memory design
- említett
- Menü
- Középső
- Közel-Kelet
- esetleg
- ML
- modell
- modellezés
- modellek
- monitor
- Hónap
- hónap
- több
- a legtöbb
- Filmek
- mozgó
- többszörös
- zene
- kell
- név
- Nevezett
- nevek
- elengedhetetlen
- Szükség
- szükséges
- igények
- hálózat
- neurális hálózat
- Új
- NLP
- nem
- jegyzetfüzet
- neves
- szám
- szerez
- kapott
- of
- felajánlott
- felajánlás
- Ajánlatok
- on
- Igény szerint
- ONE
- csak
- nyitva
- nyit
- működik
- Lehetőségek
- optimalizálás
- Optimalizálja
- optimalizálása
- or
- érdekében
- szervezet
- szervezetek
- ki
- vázolt
- felett
- Párhuzamos
- paraméterek
- rész
- szenvedélyes
- Mintás
- minták
- Teljesít
- teljesítmény
- előadó
- időszak
- csővezeték
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- Politikák
- politika
- lehetőség
- állás
- Hozzászólások
- hatalom
- erős
- gyakorlat
- előkészítés
- Készít
- megakadályozása
- korábban
- árazás
- proaktív
- problémák
- folyamat
- feldolgozás
- profil
- prototípus
- ad
- feltéve,
- biztosít
- amely
- célokra
- lekérdezések
- gyorsan
- hatótávolság
- Arány
- hányados
- Olvass
- tényleg
- ajánl
- ajánlott
- csökkenteni
- vidék
- iktató hivatal
- összefüggő
- viszonylag
- marad
- jelentést
- Jelentő
- Jelentések
- raktár
- kötelező
- követelmények
- forrás
- Tudástár
- azok
- korlátoz
- eredményez
- kapott
- Eredmények
- Visszatér
- jobb
- Kockázat
- Szabály
- szabályok
- futás
- futás
- sagemaker
- Megtakarítás
- Skála
- skálázás
- menetrend
- Tudomány
- tudósok
- szkriptek
- zökkenőmentes
- biztosított
- lát
- kiválasztott
- kiválasztás
- Önkiszolgáló
- idősebb
- szeptember
- Series of
- szolgál
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- készlet
- beállítás
- Megosztás
- ő
- Héj
- előadás
- kimutatta,
- mutatott
- Műsorok
- Állítsa le
- üzemszünet
- leállítás
- Hasonlóképpen
- Egyszerű
- egyszerűsítése
- óta
- egyetlen
- Méret
- Szelet
- kicsi
- kisebb
- So
- megoldások
- Megoldások
- szakember
- különleges
- költ
- fonott
- standard
- kezdet
- kezdődött
- Kezdve
- kezdődik
- Lépés
- Még mindig
- megáll
- megállítás
- Leállítja
- tárolás
- memorizált
- szerkesztett
- stúdió
- Később
- ilyen
- elegendő
- megfelelő
- támogatás
- proaktív támogatást
- kapcsoló
- rendszer
- TAG
- Vesz
- feladatok
- csapat
- csapat
- Műszaki
- teszt
- mint
- hogy
- A
- azok
- Őket
- akkor
- Ott.
- ezáltal
- Ezek
- ők
- dolgok
- ezt
- azok
- ezer
- Keresztül
- idő
- alkalommal
- nak nek
- is
- szerszám
- szerszámok
- Tower
- vágány
- Vonat
- Képzések
- kiváltó
- típus
- típusok
- mögöttes
- megért
- -ig
- Frissítések
- Használat
- használ
- használt
- használó
- Felhasználók
- segítségével
- hasznosít
- ÉRVÉNYESÍT
- különféle
- láthatóság
- látomás
- megjelenítés
- kötet
- vs
- akar
- volt
- Út..
- módon
- we
- háló
- webes szolgáltatások
- JÓL
- amikor
- mivel
- ami
- míg
- WHO
- széles
- Széleskörű
- lesz
- val vel
- belül
- nélkül
- Munka
- dolgozott
- munkafolyamat
- dolgozó
- művek
- ír
- kódot írni
- írás
- te
- A te
- zephyrnet