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 según el costo de la infraestructura y los servicios dependientes. Cuando haces inferencias con este modelo, se te cobra en función del costo de la infraestructura.

El costo de la infraestructura depende de los siguientes factores:

La cantidad de máquinas que usas Puedes establecer parámetros asociados durante el entrenamiento del modelo, la inferencia por lotes o la inferencia en línea.
El tipo de máquinas que usas Puedes establecer este parámetro durante el entrenamiento del modelo, la inferencia por lotes o la inferencia en línea.
La cantidad de tiempo que las máquinas están en uso.
Si entrenas un modelo o realizas inferencias por lotes, esta es una medida del tiempo total de procesamiento de la operación.
Si realizas inferencias en línea, esta es una medida del tiempo que tu modelo se implementa en un extremo.

El flujo de trabajo tabular ejecuta múltiples 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 de costos de capacitación

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

El desglose de costos para el flujo de trabajo predeterminado con la búsqueda y el entrenamiento de arquitectura es el siguiente:

Servicio	Costo
Ejemplo de Dataflow y generación de estadísticas	$2 (Dataflow se ejecutó 7 min)
Transformaciones de atributos y datos de Dataflow	$3 (Dataflow se ejecutó 10 min)
Entrenamiento de Agent Platform	0.8 h x $20 + 0.2 h x $20 + $3.3 de costo de SSD + costo del contenedor de canalización = $24 (ajuste de 48 min, entrenamiento de 12 min)
Canalizaciones de Agent Platform	1 ejecución x $0.03 = $0.03
Total sin incluir la síntesis del modelo	$27.03

De manera opcional, puedes habilitar la síntesis de modelos para reducir el tamaño del modelo resultante. El desglose de costos es el siguiente:

Servicio	Costo
Total que excluye la síntesis de modelos	$27.03
Entrenamiento de Agent Platform para la síntesis de modelos	$1
Datos de Dataflow, transformaciones de atributos para la síntesis de modelos	$3 (Dataflow se ejecutó 10 min)
Inferencia por lotes para la síntesis de modelos	$7
Total con la síntesis de modelos	$38.03

Ejemplo 2: Conjunto de datos de 1.84 TB en BigQuery, entrenado durante 20 horas con anulación de hardware

La configuración de hardware para este ejemplo es la siguiente:

Nombre de configuración del 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 costos para el flujo de trabajo predeterminado con la búsqueda y el entrenamiento de arquitectura es el siguiente:

Servicio	Costo
Ejemplo de Dataflow y generación de estadísticas	$518 (Dataflow se ejecutó 6 horas)
Datos de Dataflow, transformaciones de atributos	$471 (Dataflow se ejecutó 6 horas)
Entrenamiento de Agent Platform	17 horas x $20 + 3 h x $20 + $41.5 de costo de SSD + costo del contenedor de canalización = $555 (ajuste de 17 horas, 3 horas de entrenamiento)
Canalizaciones de Agent Platform	1 ejecución x $0.03 = $0.03
Total	$1,544.03

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