AI Platform Training には、プロジェクトと予算に合わせて選べるさまざまな料金オプションが用意されています。AI Platform Training では、モデルのトレーニングに対して料金が発生します。ただし、クラウド内の機械学習リソースの管理は無料で行えます。
料金の概要
以下の各表は、AI Platform Training が利用可能な各リージョンにおける料金をまとめたものです。
AI Platform Prediction の料金をご覧ください。
トレーニング ジョブの料金
以下の各表は、さまざまなトレーニング構成の 1 時間あたりの料金と、各構成で使用されるトレーニング ユニット2 の数を示しています。トレーニング ユニットでは、ジョブのリソースの使用状況が測定されます。マシン構成の 1 時間あたりの料金は、使用されるトレーニング ユニット数にそのリージョンにおけるトレーニング ジョブの費用を掛けたものです。
事前定義されたスケール階層、または特定のマシンタイプのカスタム構成を選択できます。カスタム構成を選択する場合は、使用する仮想マシンの費用を合算してください。
アクセラレータを有効にした従来のマシンタイプの料金には、アクセラレータの費用が含まれます。Compute Engine マシンタイプにアクセラレータを接続する場合、アクセラレータの費用は含まれません。費用を計算するには、以下のアクセラレータの表に示す料金に、使用する各タイプのアクセラレータ数を掛けます。
アメリカ大陸
AI Platform が利用可能な南北アメリカのすべてのリージョンにおけるトレーニング ジョブの費用は、トレーニング ユニットごとに 1 時間あたり $0.49 です。
| 事前定義のスケール階層 - 1 時間あたりの料金（トレーニング ユニット数） | |
|---|---|
BASIC
|
$0.1900 （0.3878） |
STANDARD_1
|
$1.9880 （4.0571） |
PREMIUM_1
|
$16.5536 （33.7829） |
BASIC_GPU
|
$0.8300 （1.6939） |
BASIC_TPU
|
$4.6900 （9.5714） |
CUSTOM
|
スケール階層として CUSTOM を選択した場合、トレーニング ジョブに使われる仮想マシンの数とタイプを調整できます。マシンタイプについては、表を参照してください。 |
| マシンタイプ - 1 時間あたりの料金（トレーニング ユニット数） | |
|---|---|
n1-standard-4
|
$0.1900 （0.3878） |
n1-standard-8
|
$0.3800 （0.7755） |
n1-standard-16
|
$0.7600 （1.5510） |
n1-standard-32
|
$1.5200 （3.1020） |
n1-standard-64
|
$3.0400 （6.2041） |
n1-standard-96
|
$4.5600 （9.3061） |
n1-highmem-2
|
$0.1184 （0.2416） |
n1-highmem-4
|
$0.2368 （0.4833） |
n1-highmem-8
|
$0.4736 （0.9665） |
n1-highmem-16
|
$0.9472 （1.9331） |
n1-highmem-32
|
$1.8944 （3.8661） |
n1-highmem-64
|
$3.7888 （7.7322） |
n1-highmem-96
|
$5.6832 （11.5984） |
n1-highcpu-16
|
$0.5672 （1.1576） |
n1-highcpu-32
|
$1.1344 （2.3151） |
n1-highcpu-64
|
$2.2688 （4.6302） |
n1-highcpu-96
|
$3.4020 （6.9429） |
a2-highgpu-1g（プレビュー）
|
$0.7395 （1.5091） |
a2-highgpu-2g（プレビュー）
|
$1.4790 （3.0183） |
a2-highgpu-4g（プレビュー）
|
$2.9579 （6.0365） |
a2-highgpu-8g（プレビュー）
|
$5.9158 （12.0731） |
a2-megagpu-16g（プレビュー）
|
$8.7970 (17.9530) |
e2-standard-4
|
$0.1300 (0.2735) |
e2-standard-8
|
$0.2700 (0.5470) |
e2-standard-16
|
$0.5400 (1.0940) |
e2-standard-32
|
$1.0700 (2.1880) |
e2-highmem-2
|
$0.0900 (0.1845) |
e2-highmem-4
|
$0.1800 (0.3689) |
e2-highmem-8
|
$0.3600 (0.7379) |
e2-highmem-16
|
$0.7200 (1.4758) |
e2-highcpu-16
|
$0.4000 (0.8076) |
e2-highcpu-32
|
$0.7900 (1.6153) |
n2-standard-4
|
$0.1900 (0.3964) |
n2-standard-8
|
$0.3900 (0.7928) |
n2-standard-16
|
$0.7800 (1.5856) |
n2-standard-32
|
$1.5500 (3.1712) |
n2-standard-48
|
$2.3300 (4.7568) |
n2-standard-64
|
$3.1100 (6.3424) |
n2-standard-80
|
$3.8800 (7.9280) |
n2-highmem-2
|
$0.1300 (0.2674) |
n2-highmem-4
|
$0.2600 (0.5348) |
n2-highmem-8
|
$0.5200 (1.0695) |
n2-highmem-16
|
$1.0500 (2.1390) |
n2-highmem-32
|
$2.1000 (4.2780) |
n2-highmem-48
|
$3.1400 (6.4170) |
n2-highmem-64
|
$4.1900 (8.5560) |
n2-highmem-80
|
$5.2400 (10.6950) |
n2-highcpu-16
|
$0.5700 (1.1705) |
n2-highcpu-32
|
$1.1500 (2.3411) |
n2-highcpu-48
|
$1.7200 (3.5116) |
n2-highcpu-64
|
$2.2900 (4.6822) |
n2-highcpu-80
|
$2.8700 (5.8527) |
c2-standard-4
|
$0.2100 (0.4260) |
c2-standard-8
|
$0.4200 (0.8519) |
c2-standard-16
|
$0.8300 (1.7038) |
c2-standard-30
|
$1.5700 (3.1947) |
c2-standard-60
|
$3.1300 (6.3894) |
cloud_tpu6
|
$4.5000 （9.1840）、またはなし（アクセラレータを明示的に接続する場合）6 |
standard
|
$0.1900 （0.3878） |
large_model
|
$0.4736 （0.9665） |
complex_model_s
|
$0.2836 （0.5788） |
complex_model_m
|
$0.5672 （1.1576） |
complex_model_l
|
$1.1344 （2.3151） |
standard_gpu
|
$0.8300 （1.6939） |
complex_model_m_gpu
|
$2.5600 （5.2245） |
complex_model_l_gpu
|
$3.3200 （6.7755） |
standard_p100
|
$1.8400 （3.7551） |
complex_model_m_p100
|
$6.6000 （13.4694） |
standard_v100
|
$2.8600 （5.8367） |
large_model_v100
|
$2.9536 （6.0278） |
complex_model_m_v100
|
$10.6800 （21.7959） |
complex_model_l_v100
|
$21.3600 （43.5918） |
| アクセラレータ - 1 時間あたりの料金（トレーニング ユニット数） | |
|---|---|
NVIDIA_TESLA_A100（プレビュー）
|
$3.1000 （6.3265） |
NVIDIA_TESLA_K80
|
$0.4500 （0.9184） |
NVIDIA_TESLA_P4
|
$0.6000 （1.2245） |
NVIDIA_TESLA_P100
|
$1.4600 （2.9796） |
NVIDIA_TESLA_T4
|
$0.3500 （0.7143） |
NVIDIA_TESLA_V100
|
$2.4800 （5.0612） |
TPU_V2 コア 8 個6
|
$4.5000 （9.1840） |
TPU_V3 コア 8 個6
（ベータ版）
|
$8.0000 （16.3264） |
| ディスク - 1 時間あたりの GB 単位の料金（トレーニング ユニット数） 7 | |
|---|---|
pd-standard
|
$0.0000667 (0.0001) |
pd-ssd（デフォルト）
|
$0.0002833 (0.0006) |
ヨーロッパ
AI Platform が利用可能なヨーロッパのすべてのリージョンにおけるトレーニング ジョブの費用は、トレーニング ユニットごとに 1 時間あたり $0.54 です。
| 事前定義のスケール階層 - 1 時間あたりの料金（トレーニング ユニット数） | |
|---|---|
BASIC
|
$0.2200 （0.4074） |
STANDARD_1
|
$2.3020 （4.2630） |
PREMIUM_1
|
$19.1640 （35.4889） |
BASIC_GPU
|
$0.9300 （1.7222） |
BASIC_TPU
|
$5.4400 (10.0741) |
CUSTOM
|
スケール階層として CUSTOM を選択した場合、トレーニング ジョブに使われる仮想マシンの数とタイプを調整できます。マシンタイプについては、表を参照してください。 |
| マシンタイプ - 1 時間あたりの料金（トレーニング ユニット数） | |
|---|---|
n1-standard-4
|
$0.2200 （0.4074） |
n1-standard-8
|
$0.4400 （0.8148） |
n1-standard-16
|
$0.8800 （1.6296） |
n1-standard-32
|
$1.7600 （3.2593） |
n1-standard-64
|
$3.5200 （6.5185） |
n1-standard-96
|
$5.2800 （9.7778） |
n1-highmem-2
|
$0.1370 （0.2537） |
n1-highmem-4
|
$0.2740 （0.5074） |
n1-highmem-8
|
$0.5480 （1.0148） |
n1-highmem-16
|
$1.0960 （2.0296） |
n1-highmem-32
|
$2.1920 （4.0593） |
n1-highmem-64
|
$4.3840 （8.1185） |
n1-highmem-96
|
$6.5760 （12.1778） |
n1-highcpu-16
|
$0.6568 （1.2163） |
n1-highcpu-32
|
$1.3136 （2.4326） |
n1-highcpu-64
|
$2.6272 （4.8652） |
n1-highcpu-96
|
$3.9408 （7.2978） |
a2-highgpu-1g（プレビュー）
|
$0.8141 （1.5075） |
a2-highgpu-2g（プレビュー）
|
$1.6282 （3.0151） |
a2-highgpu-4g（プレビュー）
|
$3.2563 （6.0301） |
a2-highgpu-8g（プレビュー）
|
$6.5125 （12.0602） |
a2-megagpu-16g（プレビュー）
|
$9.6840 （17.9334） |
cloud_tpu6
|
$5.2200 （9.6667）、またはなし（アクセラレータを明示的に接続する場合）6 |
e2-standard-4
|
$0.1700 (0.3061) |
e2-standard-8
|
$0.3300 (0.6123) |
e2-standard-16
|
$0.6600 (1.2246) |
e2-standard-32
|
$1.3200 (2.4491) |
e2-highmem-2
|
$0.1100 (0.2065) |
e2-highmem-4
|
$0.2200 (0.4130) |
e2-highmem-8
|
$0.4500 (0.8259) |
e2-highmem-16
|
$0.8900 (1.6518) |
e2-highcpu-16
|
$0.4900 (0.9041) |
e2-highcpu-32
|
$0.9800 (1.8082) |
n2-standard-4
|
$0.2400 (0.4437) |
n2-standard-8
|
$0.4800 (0.8875) |
n2-standard-16
|
$0.9600 (1.7749) |
n2-standard-32
|
$1.9200 (3.5498) |
n2-standard-48
|
$2.8800 (5.3247) |
n2-standard-64
|
$3.8300 (7.0996) |
n2-standard-80
|
$4.7900 (8.8754) |
n2-highmem-2
|
$0.1600 (0.2993) |
n2-highmem-4
|
$0.3200 (0.5986) |
n2-highmem-8
|
$0.6500 (1.1971) |
n2-highmem-16
|
$1.2900 (2.3943) |
n2-highmem-32
|
$2.5900 (4.7886) |
n2-highmem-48
|
$3.8800 (7.1828) |
n2-highmem-64
|
$5.1700 (9.5771) |
n2-highmem-80
|
$6.4600 (11.9714) |
n2-highcpu-16
|
$0.7100 (1.3104) |
n2-highcpu-32
|
$1.4200 (2.6207) |
n2-highcpu-48
|
$2.1200 (3.9311) |
n2-highcpu-64
|
$2.8300 (5.2415) |
n2-highcpu-80
|
$3.5400 (6.5519) |
c2-standard-4
|
$0.2600 (0.4770) |
c2-standard-8
|
$0.5200 (0.9540) |
c2-standard-16
|
$1.0300 (1.9080) |
c2-standard-30
|
$1.9300 (3.5776) |
c2-standard-60
|
$3.8600 (7.1551) |
standard
|
$0.2200 （0.4074） |
large_model
|
$0.5480 （1.0148） |
complex_model_s
|
$0.3284 （0.6081） |
complex_model_m
|
$0.6568 （1.2163） |
complex_model_l
|
$1.3136 （2.4326） |
standard_gpu
|
$0.9300 （1.7222） |
complex_model_m_gpu
|
$2.8400 （5.2593） |
complex_model_l_gpu
|
$3.7200 （6.8889） |
standard_p100
|
$2.0400 （3.7778） |
complex_model_m_p100
|
$7.2800 （13.4815） |
standard_v100
|
$2.9684 （5.4970） |
large_model_v100
|
$3.0708 （5.6867） |
complex_model_m_v100
|
$11.0368 （20.4385） |
complex_model_l_v100
|
$22.0736 （40.8770） |
| アクセラレータ - 1 時間あたりの料金（トレーニング ユニット数） | |
|---|---|
NVIDIA_TESLA_A100（プレビュー）
|
$3.1000 （5.7407） |
NVIDIA_TESLA_K80
|
$0.4900 （0.9074） |
NVIDIA_TESLA_P4
|
$0.6500 （1.2037） |
NVIDIA_TESLA_P100
|
$1.6000 （2.9630） |
NVIDIA_TESLA_T4
|
$0.3800 （0.7037） |
NVIDIA_TESLA_V100
|
$2.5500 （4.7222） |
TPU_V2 コア 8 個6
|
$5.2200 (9.6664) |
TPU_V3 コア 8 個6
（ベータ版）
|
$8.8000 (16.2960) |
| ディスク - 1 時間あたりの GB 単位の料金（トレーニング ユニット数） 7 | |
|---|---|
pd-standard
|
$0.0000722 (0.0001) |
pd-ssd（デフォルト）
|
$0.0003194 (0.0006) |
アジア太平洋
AI Platform が利用可能なアジア太平洋のすべてのリージョンにおけるトレーニング ジョブの費用は、トレーニング ユニットごとに 1 時間あたり $0.54 です。
| 事前定義のスケール階層 - 1 時間あたりの料金（トレーニング ユニット数） | |
|---|---|
BASIC
|
$0.2200 （0.4074） |
STANDARD_1
|
$2.3020 （4.2630） |
PREMIUM_1
|
$19.1640 （35.4889） |
BASIC_GPU
|
$0.9300 （1.7222） |
BASIC_TPU
|
（提供なし） |
CUSTOM
|
スケール階層として CUSTOM を選択した場合、トレーニング ジョブに使われる仮想マシンの数とタイプを調整できます。マシンタイプについては、表を参照してください。 |
| マシンタイプ - 1 時間あたりの料金（トレーニング ユニット数） | |
|---|---|
n1-standard-4
|
$0.2200 （0.4074） |
n1-standard-8
|
$0.4400 （0.8148） |
n1-standard-16
|
$0.8800 （1.6296） |
n1-standard-32
|
$1.7600 （3.2593） |
n1-standard-64
|
$3.5200 （6.5185） |
n1-standard-96
|
$5.2800 （9.7778） |
n1-highmem-2
|
$0.1370 （0.2537） |
n1-highmem-4
|
$0.2740 （0.5074） |
n1-highmem-8
|
$0.5480 （1.0148） |
n1-highmem-16
|
$1.0960 （2.0296） |
n1-highmem-32
|
$2.1920 （4.0593） |
n1-highmem-64
|
$4.3840 （8.1185） |
n1-highmem-96
|
$6.5760 （12.1778） |
n1-highcpu-16
|
$0.6568 （1.2163） |
n1-highcpu-32
|
$1.3136 （2.4326） |
n1-highcpu-64
|
$2.6272 （4.8652） |
n1-highcpu-96
|
$3.9408 （7.2978） |
a2-highgpu-1g（プレビュー）
|
$0.8141 （1.5075） |
a2-highgpu-2g（プレビュー）
|
$1.6282 （3.0151） |
a2-highgpu-4g（プレビュー）
|
$3.2563 （6.0301） |
a2-highgpu-8g（プレビュー）
|
$6.5125 （12.0602） |
a2-megagpu-16g（プレビュー）
|
$9.6840 （17.9334） |
e2-standard-4
|
$0.1700 (0.3061) |
e2-standard-8
|
$0.3300 (0.6123) |
e2-standard-16
|
$0.6600 (1.2246) |
e2-standard-32
|
$1.3200 (2.4491) |
e2-highmem-2
|
$0.1100 (0.2065) |
e2-highmem-4
|
$0.2200 (0.4130) |
e2-highmem-8
|
$0.4500 (0.8259) |
e2-highmem-16
|
$0.8900 (1.6518) |
e2-highcpu-16
|
$0.4900 (0.9041) |
e2-highcpu-32
|
$0.9800 (1.8082) |
n2-standard-4
|
$0.2400 (0.4437) |
n2-standard-8
|
$0.4800 (0.8875) |
n2-standard-16
|
$0.9600 (1.7749) |
n2-standard-32
|
$1.9200 (3.5498) |
n2-standard-48
|
$2.8800 (5.3247) |
n2-standard-64
|
$3.8300 (7.0996) |
n2-standard-80
|
$4.7900 (8.8754) |
n2-highmem-2
|
$0.1600 (0.2993) |
n2-highmem-4
|
$0.3200 (0.5986) |
n2-highmem-8
|
$0.6500 (1.1971) |
n2-highmem-16
|
$1.2900 (2.3943) |
n2-highmem-32
|
$2.5900 (4.7886) |
n2-highmem-48
|
$3.8800 (7.1828) |
n2-highmem-64
|
$5.1700 (9.5771) |
n2-highmem-80
|
$6.4600 (11.9714) |
n2-highcpu-16
|
$0.7100 (1.3104) |
n2-highcpu-32
|
$1.4200 (2.6207) |
n2-highcpu-48
|
$2.1200 (3.9311) |
n2-highcpu-64
|
$2.8300 (5.2415) |
n2-highcpu-80
|
$3.5400 (6.5519) |
c2-standard-4
|
$0.2600 (0.4770) |
c2-standard-8
|
$0.5200 (0.9540) |
c2-standard-16
|
$1.0300 (1.9080) |
c2-standard-30
|
$1.9300 (3.5776) |
c2-standard-60
|
$3.8600 (7.1551) |
cloud_tpu6
|
（提供なし） |
standard
|
$0.2200 （0.4074） |
large_model
|
$0.5480 （1.0148） |
complex_model_s
|
$0.3284 （0.6081） |
complex_model_m
|
$0.6568 （1.2163） |
complex_model_l
|
$1.3136 （2.4326） |
standard_gpu
|
$0.9300 （1.7222） |
complex_model_m_gpu
|
$2.8400 （5.2593） |
complex_model_l_gpu
|
$3.7200 （6.8889） |
standard_p100
|
$2.0400 （3.7778） |
complex_model_m_p100
|
$7.2800 （13.4815） |
standard_v100
|
$2.9684 （5.4970） |
large_model_v100
|
$3.0708 （5.6867） |
complex_model_m_v100
|
$11.0368 （20.4385） |
complex_model_l_v100
|
$22.0736 （40.8770） |
| アクセラレータ - 1 時間あたりの料金（トレーニング ユニット数） | |
|---|---|
NVIDIA_TESLA_A100（プレビュー）
|
$3.1000 （5.7407） |
NVIDIA_TESLA_K80
|
$0.4900 （0.9074） |
NVIDIA_TESLA_P4
|
$0.6500 （1.2037） |
NVIDIA_TESLA_P100
|
$1.6000 （2.9630） |
NVIDIA_TESLA_T4
|
$0.3900 （0.7222） |
NVIDIA_TESLA_V100
|
$2.5500 （4.7222） |
TPU_V2 コア 8 個6
|
（提供なし） |
TPU_V3 コア 8 個6
（ベータ版）
|
（提供なし） |
| ディスク - 1 時間あたりの GB 単位の料金（トレーニング ユニット数） 7 | |
|---|---|
pd-standard
|
$0.0000722 (0.0001) |
pd-ssd（デフォルト）
|
$0.0003194 (0.0006) |
注:
- すべてのご利用は AI Platform Training の割り当てポリシーの対象となります。
- 注: このページで使用される「トレーニング ユニット」は、[ジョブの詳細] ページに表示される [消費した ML ユニット] とは異なります。 「消費した ML ユニット」では継続時間がすでに考慮されています。詳しくは下記をご覧ください。
- AI Platform Training のライフサイクル中は、データやプログラム ファイルを Google Cloud Storage のバケットに保存する必要があります。詳しくは、Cloud Storage の使用方法をご覧ください。
- ボリューム ベースの割引については、セールスチームにお問い合わせください。
- 米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。
現在、
cloud_tpuマシンタイプは、ご使用の構成でアクセラレータを明示的に接続するかどうかにかかわらず、デフォルトで 8 コアが搭載された TPU v2 デバイスとなります。この場合、マシンタイプの表でcloud_tpuに表示された料金が発生します。構成で TPU v2 または TPU v3 アクセラレータを
cloud_tpuマシンタイプに明示的に接続する場合、cloud_tpuマシンタイプ自体に対する料金は発生しません。代わりに、TPU_V2またはTPU_V3アクセラレータの接続に対する料金が発生します。- 各 VM のディスクサイズを 100 GB 以上に構成した場合のみ、ディスク料金が発生します。各 VM の最初の 100 GB（デフォルトのディスクサイズ）は無料です。たとえば、各 VM に 105 GB のディスクを構成するように設定した場合、VM ごとに 5 GB のディスク料金が請求されます。
料金計算ツール
料金計算ツールを使用して、トレーニング ジョブと予測ジョブの費用を見積もることができます。
トレーニング ジョブの費用の詳細
クラウドでモデルをトレーニングする際の料金は以下に基づいて計算されます。
- 1 分単位で課金。
- 上の表に示す 1 時間あたりの料金に基づく。1 時間あたりの料金は基本料金とトレーニング ユニット数で計算され、トレーニング ユニット数はトレーニング ジョブの開始時に選択した処理構成によって決まる。
- 1 トレーニング ジョブの最短時間は 10 分。
- ジョブにリソースがプロビジョニングされたときからジョブが完了するまで。
事前定義された構成のスケール階層
お客様は、モデルをトレーニングする際に使用する処理クラスタのタイプを調整できます。最も簡単な方法は、「スケール階層」という事前に定義された構成の中から 1 つを選択することです。 詳細については、スケール階層をご覧ください。
カスタム構成用のマシンタイプ
スケール階層として CUSTOM を選択した場合、クラスタのマスター、ワーカー、パラメータ サーバーとして使用する仮想マシンの数やタイプを調整できます。詳細については、マシンタイプをご覧ください。
カスタム処理クラスタを使用したトレーニング ジョブの費用は、指定した全マシンの合計になります。個々のマシンのアクティブな処理時間ではなく、ジョブの合計時間に対して課金されます。
例: トレーニング ユニットを使用してトレーニング ジョブの費用を計算する
トレーニング ユニットを使用してトレーニング ジョブの費用を計算するには、次の式を使用します。
(training units * base price / 60) * job duration in minutes
例:
データ サイエンティストが、南北アメリカのリージョンで
STANDARD_1スケール階層を選択してトレーニング ジョブを実行したとします。このスケール階層は 4.0571 トレーニング ユニットを使用します。このジョブに 15 分かかりました。(4.0571 training units * $0.49 per hour / 60) * 15 minutes
このジョブの料金は、総額 $0.50 になります。
コンピュータ サイエンスの教授が、南北アメリカのリージョンで
CUSTOMスケール階層を使用してトレーニング ジョブを実行したとします。モデルがかなり大きいので、大規模モデルの VM をパラメータ サーバーに利用したいと考え、処理クラスタを次のように構成しました。- マスター用の
complex_model_sマシン（0.5788 トレーニング ユニット）。 large_modelVM 上の 5 台のパラメータ サーバー（5 @ 0.9665 = 4.8325 トレーニング ユニット）。complex_model_sVM 上の 8 台のワーカー（8 @ 0.5788 = 4.6304 トレーニング ユニット）。
そして、ジョブを 2 時間 26 分実行しました。
(10.0417 training units * $0.49 per hour / 60) * 146 minutes
このジョブの料金は、総額 $11.97 になります。
- マスター用の
例: 1 時間あたりの料金を使用してトレーニング ジョブの費用を計算する
トレーニング ユニットの代わりに、上の表に示す 1 時間あたりの料金を使用できます。式は次のとおりです。
(Price per hour / 60) * job duration in minutes
例:
データ サイエンティストが、南北アメリカのリージョンで
STANDARD_1スケール階層を選択してトレーニング ジョブを実行したとします。このジョブに 15 分かかりました。($1.9880 per hour / 60) * 15 minutes
このジョブの料金は、総額 $0.50 になります。
コンピュータ サイエンスの教授が、南北アメリカのリージョンで
CUSTOMスケール階層を使用してトレーニング ジョブを実行したとします。モデルがかなり大きいので、大規模モデルの VM をパラメータ サーバーに利用したいと考え、処理クラスタを次のように構成しました。- マスター用の
complex_model_sマシン（$0.2836）。 large_modelVM 上の 5 台のパラメータ サーバー（5 @ $0.4736 = $2.3680）。complex_model_sVM 上の 8 台のワーカー（8 @ $0.2836 = $2.2688）。
そして、ジョブを 2 時間 26 分実行しました。
(($0.2836 + $2.368 + $2.2688) per hour / 60) * 146 minutes
このジョブの料金は、総額 $11.97 になります。
- マスター用の
例: 「消費した ML ユニット」を使用してトレーニング ジョブの費用を計算する
[ジョブの詳細] ページの [消費した ML ユニット]（消費した機械学習ユニット）項目に表示される値は、ジョブの継続時間を考慮したトレーニング ユニット数に相当します。「消費した ML ユニット」を計算に使用する場合は、次の式を使用します。
Consumed ML units * $0.49
例:
データ サイエンティストが、南北アメリカのリージョンでトレーニング ジョブを実行したとします。 [ジョブの詳細] ページの [消費した ML ユニット] 項目には「55.75」と表示されています。計算は次のとおりです。
55.75 consumed ML units * $0.49
このジョブの料金は、総額 $27.32 になります。
[ジョブの詳細] ページを開くには、ジョブリストに移動し、特定のジョブのリンクをクリックします。
Cloud Storage の利用
このドキュメントに記載されている費用のほかに、AI Platform Training のライフサイクル中にはデータやプログラム ファイルを Cloud Storage バケットに保存する必要があります。このストレージは、Cloud Storage 料金ポリシーの対象になります。
次の場面で Cloud Storage の利用が必須となります。
トレーニング アプリケーション パッケージをステージする。
トレーニングの入力データを保存する。
トレーニング ジョブの出力を保存する。AI Platform Training の場合、こうした出力を長期間保存する必要はありません。オペレーションが完了したら、すぐにファイルを削除できます。
リソースを管理するための無料のオペレーション
AI Platform Training が提供するリソース管理オペレーションは、無料で利用できます。ただし、AI Platform Training 割り当てポリシーにより、オペレーションの一部が制限されます。
| リソース | 無料のオペレーション |
|---|---|
| ジョブ | get、list、cancel |
| オペレーション | get、list、cancel、delete |