Preços dos fluxos de trabalho tabulares da Gemini Enterprise Agent Platform

Ao treinar um modelo usando um fluxo de trabalho tabular, você é cobrado com base no custo da infraestrutura e dos serviços dependentes. Quando você faz inferências com esse modelo, a cobrança é feita com base no custo da infraestrutura.

O custo da infraestrutura depende dos seguintes fatores:

  • O número de máquinas usadas. Defina os parâmetros associados durante o treinamento de modelo, a inferência em lote ou a inferência on-line.
  • O tipo de máquinas que você usa. É possível definir esse parâmetro durante o treinamento de modelo, a inferência em lote ou a inferência on-line.
  • O tempo de uso das máquinas.
  • Se você treinar um modelo ou fizer inferências em lote, essa é uma medida do tempo de processamento total da operação.
  • Se você fizer inferências on-line, essa será uma medida do tempo em que seu modelo será implantado em um endpoint.

O fluxo de trabalho tabular executa em seu nome vários serviços dependentes no projeto: Dataflow, BigQuery, Cloud Storage, Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines e Agent Platform Training. Esses serviços cobram diretamente de você.

Exemplos de cálculo de custos de treinamento

Exemplo 1: conjunto de dados de 110 MB em formato CSV, treinado por uma hora com a configuração de hardware padrão.

O detalhamento do custo do fluxo de trabalho padrão com pesquisa e treinamento de arquitetura é assim:

Serviço

Custo

Geração de estatísticas e exemplo do Dataflow

$ 2 (o Dataflow foi executado por 7 minutos)

Transformações de atributos e dados do Dataflow

$ 3 (o Dataflow foi executado por 10 minutos)

Treinamento de Agent Platform

0,8 h x $ 20 + 0,2 h x $ 20 + $ 3,3 de custo de SSD + custo do contêiner do pipeline = $ 24 (ajuste de 48 min, treinamento de 12 min)

Pipelines da Agent Platform

1 execução x $ 0,03 = $ 0,03

Total sem a destilação de modelo

$ 27,03

É possível também ativar a destilação de modelo para reduzir o tamanho do modelo resultante. O detalhamento do custo é assim:

Serviço

Custo

Total sem a destilação de modelo

$ 27,03

Treinamento da Agent Platform para destilação de modelo

US$ 1

Dados do Dataflow, transformações de atributos para destilação de modelo

$ 3 (o Dataflow foi executado por 10 minutos)

Inferência em lote para destilação de modelo

US$ 7

Total com a destilação de modelo

$ 38,03

Exemplo 2: conjunto de dados de 1,84 TB no BigQuery, treinado por 20 horas com modificação de hardware.

A configuração de hardware para este exemplo é assim:

Nome da configuração 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

O detalhamento do custo do fluxo de trabalho padrão com pesquisa e treinamento de arquitetura é assim:

Serviço

Custo

Geração de estatísticas e exemplo do Dataflow

$ 518 (o Dataflow foi executado por 6 horas)

Dados do Dataflow, transformações de atributos

$ 471 (o Dataflow foi executado por 6 horas)

Treinamento de Agent Platform

17 h x $ 20 + 3 h x $ 20 + $ 41,5 de custo de SSD + custo do contêiner do pipeline = $ 555 (ajuste de 17 horas, treinamento de 3 horas)

Pipelines da Agent Platform

1 execução x $ 0,03 = $ 0,03

Total

$ 1544,03

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