Precios de los flujos de trabajo tabulares de Gemini Enterprise Agent Platform

Cuando entrenas un modelo con un flujo de trabajo tabular, se te cobra en función del coste de la infraestructura y los servicios dependientes. Cuando haces inferencias con este modelo, se te cobra en función del coste de la infraestructura.

El coste de la infraestructura depende de los siguientes factores:

El número de máquinas que usas. Puedes definir los parámetros asociados durante el entrenamiento del modelo, la inferencia por lotes o la inferencia online.
El tipo de máquinas que usas. Puedes definir este parámetro durante el entrenamiento del modelo, la inferencia por lotes o la inferencia online.
El tiempo que se usan las máquinas.
Si entrenas un modelo o haces inferencias por lotes, esta métrica mide el tiempo total de procesamiento de la operación.
Si haces inferencias online, esta es una medida del tiempo que tu modelo está desplegado en un endpoint.

Tabular Workflows ejecuta varios servicios dependientes en tu proyecto en tu nombre: Dataflow, BigQuery, Cloud Storage, Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines y Agent Platform Training. Estos servicios te cobran directamente.

Ejemplos de cálculo del coste de entrenamiento

Ejemplo 1: conjunto de datos de 110 MB en formato CSV, entrenado durante una hora con la configuración de hardware predeterminada.

El desglose de costes del flujo de trabajo predeterminado con Architecture Search y Training es el siguiente:

Servicio	Coste
Ejemplo de Dataflow y generación de estadísticas	2 USD (Dataflow se ejecutó durante 7 min)
Datos de Dataflow y transformaciones de funciones	3 USD (Dataflow se ejecutó durante 10 minutos)
Formación sobre Agent Platform	0,8 h x 20 USD + 0,2 h x 20 USD + 3,3 USD de coste de SSD + coste de contenedor de flujo de procesamiento = 24 USD (48 min de ajuste y 12 min de entrenamiento)
Flujos de procesamiento de Agent Platform	1 ejecución x 0,03 USD = 0,03 USD
Total sin destilación de modelos	27,03 USD

De forma opcional, puedes habilitar la destilación de modelos para reducir el tamaño del modelo resultante. El desglose de los costes es el siguiente:

Servicio	Coste
Total sin incluir la destilación de modelos	27,03 USD
Agent Platform Training para la destilación de modelos	1 USD
Datos de Dataflow, transformaciones de características para la destilación de modelos	3 USD (Dataflow se ejecutó durante 10 minutos)
Inferencia por lotes para la destilación de modelos	7 USD
Total incluyendo la destilación de modelos	38,03 USD

Ejemplo 2: conjunto de datos de 1,84 TB en BigQuery, entrenado durante 20 horas con hardware de sustitución.

La configuración de hardware de este ejemplo es la siguiente:

Nombre de configuración de hardware	Valor
stats_and_example_gen_dataflow_machine_type	n1‑standard‑16
stats_and_example_gen_dataflow_max_num_workers	100
stats_and_example_gen_dataflow_disk_size_gb	40
transform_dataflow_machine_type	n1‑standard‑16
transform_dataflow_max_num_workers	100
transform_dataflow_disk_size_gb	200
distill_batch_predict_machine_type	n1‑standard‑2
distill_batch_predict_starting_replica_count	200
distill_batch_predict_max_replica_count	200

El desglose de costes del flujo de trabajo predeterminado con Architecture Search y Training es el siguiente:

Servicio	Coste
Ejemplo de Dataflow y generación de estadísticas	518 USD (Dataflow se ejecutó durante 6 horas)
Datos de Dataflow, transformaciones de características	471 USD (Dataflow se ejecutó durante 6 horas)
Formación sobre Agent Platform	17 h x 20 USD + 3 h x 20 USD + 41, 5 USD de coste de SSD + coste de contenedor de flujo de procesamiento = 555 USD (17 horas de ajuste y 3 horas de entrenamiento)
Flujos de procesamiento de Agent Platform	1 ejecución x 0,03 USD = 0,03 USD
Total	1544,03$

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