Tarifs des workflows tabulaires de Gemini Enterprise Agent Platform

Lorsque vous entraînez un modèle à l'aide d'un workflow tabulaire, vous êtes facturé en fonction du coût de l'infrastructure et des services dépendants. Lorsque vous effectuez des inférences avec ce modèle, vous êtes facturé en fonction du coût de l'infrastructure.

Le coût de l'infrastructure dépend des facteurs suivants :

Nombre de machines que vous utilisez. Vous pouvez définir des paramètres associés lors de l'entraînement de modèle, de l'inférence par lot ou de l'inférence en ligne.
Le type de machines que vous utilisez. Vous pouvez définir ce paramètre lors de l'entraînement de modèle, de l'inférence par lot ou de l'inférence en ligne.
Durée d'utilisation des machines.
Si vous entraînez un modèle ou effectuez des inférences par lots, il s'agit d'une mesure du temps de traitement total de l'opération.
Si vous effectuez des inférences en ligne, il s'agit d'une mesure de la durée pendant laquelle votre modèle est déployé sur un point de terminaison.

Le workflow tabulaire exécute plusieurs services dépendants dans votre projet en votre nom : Dataflow, BigQuery, Cloud Storage, Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines et Agent Platform Training. Ces services vous facturent directement.

Exemples de calculs des coûts d'entraînement

Exemple 1 : Ensemble de données de 110 Mo au format CSV, entraîné pendant une heure avec la configuration matérielle par défaut.

La répartition des coûts pour le workflow par défaut avec la recherche d'architecture et l'entraînement est la suivante :

Service	Coût
Exemple Dataflow et génération de statistiques	2 $ (Dataflow exécuté pendant 7 min)
Données Dataflow et transformations de caractéristiques	3 $ (Dataflow exécuté pendant 10 minutes)
Formation sur Agent Platform	0,8 h x 20 $ + 0,2 h x 20 $ + 3,3 $ de coût SSD + coût du conteneur de pipeline = 24 $ (48 minutes de réglage, 12 minutes d'entraînement)
Pipelines Agent Platform	1 exécution x 0,03 $ = 0,03 $
Total, hors distillation du modèle	27,03 $

Vous pouvez éventuellement activer la distillation du modèle pour réduire la taille du modèle obtenu. La répartition des coûts est la suivante :

Service	Coût
Total, hors distillation du modèle	27,03 $
Agent Platform Training pour la distillation de modèle	1 $
Données Dataflow, transformations de caractéristiques pour la distillation du modèle	3 $ (Dataflow exécuté pendant 10 minutes)
Inférence par lot pour la distillation de modèle	7 $
Total (distillation du modèle incluse)	38,03 $

Exemple 2 : Ensemble de données de 1,84 To dans BigQuery, entraîné pendant 20 heures avec remplacement de matériel

Dans cet exemple, la configuration matérielle est la suivante :

Nom de la configuration matérielle	Valeur
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

La répartition des coûts pour le workflow par défaut avec la recherche d'architecture et l'entraînement est la suivante :

Service	Coût
Exemple Dataflow et génération de statistiques	518 $ (Dataflow exécuté pendant 6 heures)
Données Dataflow, transformations de caractéristiques	471 $ (Dataflow exécuté pendant 6 heures)
Formation sur Agent Platform	17 h x 20 $ + 3 h x 20 $ + 41,5 $ de coût SSD + coût du conteneur de pipeline = 555 $ (17 heures de réglage, 3 heures d'entraînement)
Pipelines Agent Platform	1 exécution x 0,03 $ = 0,03 $
Total	1544,03 $

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