Prezzi dei flussi di lavoro tabulari di Gemini Enterprise Agent Platform

Quando addestri un modello utilizzando un flusso di lavoro tabulare, ti vengono addebitati i costi in base al costo dell'infrastruttura e dei servizi dipendenti. Quando fai inferenze con questo modello, ti viene addebitato il costo dell'infrastruttura.

Il costo dell'infrastruttura dipende dai seguenti fattori:

Il numero di macchine che utilizzi. Puoi impostare i parametri associati durante l'addestramento del modello, l'inferenza batch o l'inferenza online.
Il tipo di macchine che utilizzi. Puoi impostare questo parametro durante l'addestramento del modello, l'inferenza batch o l'inferenza online.
La durata di utilizzo delle macchine.
Se addestri un modello o esegui inferenze in batch, questa è una misura del tempo di elaborazione totale dell'operazione.
Se esegui inferenze online, questa è una misura del tempo in cui il tuo modello viene distribuito a un endpoint.

Tabular Workflows esegue più servizi dipendenti nel tuo progetto per tuo conto: Dataflow, BigQuery, Cloud Storage, Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines, Agent Platform Training. Questi servizi ti addebitano direttamente i costi.

Esempi di calcolo dei costi di addestramento

Esempio 1: set di dati da 110 MB in formato CSV, addestrato per un'ora con la configurazione hardware predefinita.

La suddivisione dei costi per il flusso di lavoro predefinito con ricerca e addestramento dell'architettura è la seguente:

Servizio	Costo
Generazione di statistiche ed esempi di Dataflow	2 $ (Dataflow in esecuzione per 7 min)
Trasformazioni di dati e caratteristiche Dataflow	3 $ (Dataflow è stato eseguito per 10 min)
Addestramento di Agent Platform	0,8 ore x 20 $+ 0,2 ore x 20 $+ 3,3 $di costo SSD + costo container pipeline = 24 $ (48 min di ottimizzazione, 12 min di addestramento)
Pipeline di Agent Platform	1 esecuzione x 0,03 $= 0,03 $
Totale escluso il modello di distillazione	27,03$

Facoltativamente, puoi abilitare la distillazione del modello per ridurre le dimensioni del modello risultante. La ripartizione dei costi è la seguente:

Servizio	Costo
Totale escludendo la distillazione del modello	27,03 $
Addestramento di Agent Platform per la distillazione del modello	1 $
Dati Dataflow, trasformazioni delle caratteristiche per la distillazione del modello	3 $ (Dataflow è stato eseguito per 10 min)
Inferenza batch per la distillazione del modello	7 $
Totale inclusa la distillazione del modello	38,03$

Esempio 2: set di dati da 1,84 TB in BigQuery, addestrato per 20 ore con override hardware.

La configurazione hardware per questo esempio è la seguente:

Nome della configurazione hardware	Valore
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 suddivisione dei costi per il flusso di lavoro predefinito con ricerca e addestramento dell'architettura è la seguente:

Servizio	Costo
Generazione di statistiche ed esempi di Dataflow	518 $ (Dataflow è stato eseguito per 6 ore)
Dati Dataflow, trasformazioni delle caratteristiche	471 $ (Dataflow è stato eseguito per 6 ore)
Addestramento di Agent Platform	17 ore x 20 $+ 3 ore x 20 $+ 41,5 $di costo SSD + costo container pipeline = 555 $ (17 ore di ottimizzazione, 3 ore di addestramento)
Pipeline di Agent Platform	1 esecuzione x 0,03 $= 0,03 $
Totale	1544,03$

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