Preise

AI Platform bietet skalierbare, flexible Preismodelle, die sich an Ihr Projekt und Budget anpassen lassen. Bei Verwendung von AI Platform für Trainingsmodelle und für die Durchführung von Vorhersagen werden Gebühren berechnet. Die Verwaltung Ihrer Ressourcen für maschinelles Lernen in der Cloud ist aber kostenlos.

Preisübersicht

Die folgenden Tabellen enthalten eine Übersicht über die Preise für Trainings und Vorhersagen in den Regionen, in denen AI Platform verfügbar ist.

Preise für Trainings

Die folgenden Tabellen enthalten die Preise pro Stunde für verschiedene Trainingskonfigurationen sowie die Anzahl der Trainingseinheiten2, die von der jeweiligen Konfiguration verbraucht werden. Mit Trainingseinheiten wird die Ressourcennutzung Ihres Jobs gemessen. Der Stundenpreis einer Maschinenkonfiguration errechnet sich aus der Anzahl der verwendeten Trainingseinheiten multipliziert mit den Trainingskosten in der jeweiligen Region.

Sie können sich für eine vordefinierte Skalierungsstufe oder eine benutzerdefinierte Konfiguration ausgewählter Maschinentypen entscheiden. Wenn Sie eine benutzerdefinierte Konfiguration auswählen, müssen Sie die Kosten der verwendeten virtuellen Maschinen addieren.

Bei beschleunigerfähigen Legacy-Maschinentypen beinhaltet der Preis bereits die Kosten für die Beschleuniger. Wenn Sie dagegen Compute Engine-Maschinentypen verwenden und diese um Beschleuniger ergänzen, werden die Kosten dafür getrennt abgerechnet. Multiplizieren Sie die Preise für Beschleuniger aus der Tabelle unten mit der Anzahl der jeweils genutzten Beschleuniger, um den Preis zu ermitteln.

Nord- und Südamerika

Die Kosten für einen Trainingsjob betragen in allen verfügbaren Regionen in Amerika 0,49 $ pro Stunde und Trainingseinheit.

Vordefinierte Skalierungsstufen – Preis pro Stunde (Trainingseinheiten)
BASIC 0,1900 $ (0,3878)
STANDARD_1 1,9880 $ (4,0571)
PREMIUM_1 16,5536 $ (33,7829)
BASIC_GPU 0,8300 $ (1,6939)
BASIC_TPU 4,6900 $ (9,5714)
CUSTOM Wenn Sie "CUSTOM" als Skalierungsstufe auswählen, können Sie die Anzahl und den Typ der virtuellen Maschinen festlegen, die für den Trainingsjob verwendet werden. Mögliche Maschinentypen finden Sie in der Tabelle.
Maschinentypen – Preis pro Stunde (Trainingseinheiten)
n1-standard-4 0,1900 $ (0,3878)
n1-standard-8 0,3800 $ (0,7755)
n1-standard-16 0,7600 $ (1,5510)
n1-standard-32 1,5200 $ (3,1020)
n1-standard-64 3,0400 $ (6,2041)
n1-standard-96 4,5600 $ (9,3061)
n1-highmem-2 0,1184 $ (0,2416)
n1-highmem-4 0,2368 $ (0,4833)
n1-highmem-8 0,4736 $ (0,9665)
n1-highmem-16 0,9472 $ (1,9331)
n1-highmem-32 1,8944 $ (3,8661)
n1-highmem-64 3,7888 $ (7,7322)
n1-highmem-96 5,6832 $ (11,5984)
n1-highcpu-16 0,5672 $ (1,1576)
n1-highcpu-32 1,1344 $ (2,3151)
n1-highcpu-64 2,2688 $ (4,6302)
n1-highcpu-96 3,4020 $ (6,9429)
cloud_tpu6 4,5000 $ (9,1840) oder nicht zutreffend, wenn Beschleuniger explizit angehängt werden6
standard 0,1900 $ (0,3878)
large_model 0,4736 $ (0,9665)
complex_model_s 0,2836 $ (0,5788)
complex_model_m 0,5672 $ (1,1576)
complex_model_l 1,1344 $ (2,3151)
standard_gpu 0,8300 $ (1,6939)
complex_model_m_gpu 2,5600 $ (5,2245)
complex_model_l_gpu 3,3200 $ (6,7755)
standard_p100 1,8400 $ (3,7551)
complex_model_m_p100 6,6000 $ (13,4694)
standard_v100 2,8600 $ (5,8367)
large_model_v100 2,9536 $ (6,0278)
complex_model_m_v100 10,6800 $ (21,7959)
complex_model_l_v100 21,3600 $ (43,5918)
Beschleuniger – Preis pro Stunde (Trainingseinheiten)
NVIDIA_TESLA_K80 0,4500 $ (0,9184)
NVIDIA_TESLA_P4 0,6000 $ (1,2245)
NVIDIA_TESLA_P100 1,4600 $ (2,9796)
NVIDIA_TESLA_T4 0,9500 $ (1,9388)
NVIDIA_TESLA_V100 2,4800 $ (5,0612)
Acht TPU_V2-Kerne6 4,5000 $ (9,1840)
Acht TPU_V3-Kerne6 (Beta) 8,0000 $ (16,3264)

Europa

Die Kosten für einen Trainingsjob betragen in allen verfügbaren Regionen in Europa 0,54 $ pro Stunde und Trainingseinheit.

Vordefinierte Skalierungsstufen – Preis pro Stunde (Trainingseinheiten)
BASIC 0,2200 $ (0,4074)
STANDARD_1 2,3020 $ (4,2630)
PREMIUM_1 19,1640 $ (35,4889)
BASIC_GPU 0,9300 $ (1,7222)
BASIC_TPU (nicht verfügbar)
CUSTOM Wenn Sie "CUSTOM" als Skalierungsstufe auswählen, können Sie die Anzahl und den Typ der virtuellen Maschinen festlegen, die für den Trainingsjob verwendet werden. Mögliche Maschinentypen finden Sie in der Tabelle.
Maschinentypen – Preis pro Stunde (Trainingseinheiten)
n1-standard-4 0,2200 $ (0,4074)
n1-standard-8 0,4400 $ (0,8148)
n1-standard-16 0,8800 $ (1,6296)
n1-standard-32 1,7600 $ (3,2593)
n1-standard-64 3,5200 $ (6,5185)
n1-standard-96 5,2800 $ (9,7778)
n1-highmem-2 0,1370 $ (0,2537)
n1-highmem-4 0,2740 $ (0,5074)
n1-highmem-8 0,5480 $ (1,0148)
n1-highmem-16 1,0960 $ (2,0296)
n1-highmem-32 2,1920 $ (4,0593)
n1-highmem-64 4,3840 $ (8,1185)
n1-highmem-96 6,5760 $ (12,1778)
n1-highcpu-16 0,6568 $ (1,2163)
n1-highcpu-32 1,3136 $ (2,4326)
n1-highcpu-64 2,6272 $ (4,8652)
n1-highcpu-96 3,9408 $ (7,2978)
cloud_tpu6 (nicht verfügbar)
standard 0,2200 $ (0,4074)
large_model 0,5480 $ (1,0148)
complex_model_s 0,3284 $ (0,6081)
complex_model_m 0,6568 $ (1,2163)
complex_model_l 1,3136 $ (2,4326)
standard_gpu 0,9300 $ (1,7222)
complex_model_m_gpu 2,8400 $ (5,2593)
complex_model_l_gpu 3,7200 $ (6,8889)
standard_p100 2,0400 $ (3,7778)
complex_model_m_p100 7,2800 $ (13,4815)
standard_v100 2,9684 $ (5,4970)
large_model_v100 3,0708 $ (5,6867)
complex_model_m_v100 11,0368 $ (20,4385)
complex_model_l_v100 22,0736 $ (40,8770)
Beschleuniger – Preis pro Stunde (Trainingseinheiten)
NVIDIA_TESLA_K80 0,4900 $ (0,9074)
NVIDIA_TESLA_P4 0,6500 $ (1,2037)
NVIDIA_TESLA_P100 1,6000 $ (2,9630)
NVIDIA_TESLA_T4 1,0300 $ (1,9074)
NVIDIA_TESLA_V100 2,5500 $ (4,7222)
Acht TPU_V2-Kerne6 (nicht verfügbar)
Acht TPU_V3-Kerne6 (Beta) (nicht verfügbar)

Asiatisch-pazifischer Raum

Die Kosten für einen Trainingsjob betragen in allen verfügbaren Regionen des asiatisch-pazifischen Raums 0,54 $ pro Stunde und Trainingseinheit.

Vordefinierte Skalierungsstufen – Preis pro Stunde (Trainingseinheiten)
BASIC 0,2200 $ (0,4074)
STANDARD_1 2,3020 $ (4,2630)
PREMIUM_1 19,1640 $ (35,4889)
BASIC_GPU 0,9300 $ (1,7222)
BASIC_TPU (nicht verfügbar)
CUSTOM Wenn Sie "CUSTOM" als Skalierungsstufe auswählen, können Sie die Anzahl und den Typ der virtuellen Maschinen festlegen, die für den Trainingsjob verwendet werden. Mögliche Maschinentypen finden Sie in der Tabelle.
Maschinentypen – Preis pro Stunde (Trainingseinheiten)
n1-standard-4 0,2200 $ (0,4074)
n1-standard-8 0,4400 $ (0,8148)
n1-standard-16 0,8800 $ (1,6296)
n1-standard-32 1,7600 $ (3,2593)
n1-standard-64 3,5200 $ (6,5185)
n1-standard-96 5,2800 $ (9,7778)
n1-highmem-2 0,1370 $ (0,2537)
n1-highmem-4 0,2740 $ (0,5074)
n1-highmem-8 0,5480 $ (1,0148)
n1-highmem-16 1,0960 $ (2,0296)
n1-highmem-32 2,1920 $ (4,0593)
n1-highmem-64 4,3840 $ (8,1185)
n1-highmem-96 6,5760 $ (12,1778)
n1-highcpu-16 0,6568 $ (1,2163)
n1-highcpu-32 1,3136 $ (2,4326)
n1-highcpu-64 2,6272 $ (4,8652)
n1-highcpu-96 3,9408 $ (7,2978)
cloud_tpu6 (nicht verfügbar)
standard 0,2200 $ (0,4074)
large_model 0,5480 $ (1,0148)
complex_model_s 0,3284 $ (0,6081)
complex_model_m 0,6568 $ (1,2163)
complex_model_l 1,3136 $ (2,4326)
standard_gpu 0,9300 $ (1,7222)
complex_model_m_gpu 2,8400 $ (5,2593)
complex_model_l_gpu 3,7200 $ (6,8889)
standard_p100 2,0400 $ (3,7778)
complex_model_m_p100 7,2800 $ (13,4815)
standard_v100 2,9684 $ (5,4970)
large_model_v100 3,0708 $ (5,6867)
complex_model_m_v100 11,0368 $ (20,4385)
complex_model_l_v100 22,0736 $ (40,8770)
Beschleuniger – Preis pro Stunde (Trainingseinheiten)
NVIDIA_TESLA_K80 0,4900 $ (0,9074)
NVIDIA_TESLA_P4 0,6500 $ (1,2037)
NVIDIA_TESLA_P100 1,6000 $ (2,9630)
NVIDIA_TESLA_T4 1,0300 $ (1,9074)
NVIDIA_TESLA_V100 2,5500 $ (4,7222)
Acht TPU_V2-Kerne6 (nicht verfügbar)
Acht TPU_V3-Kerne6 (Beta) (nicht verfügbar)

Preise für Vorhersagen

Diese Tabelle enthält die Preise für Batch- und Onlinevorhersagen pro Knotenstunde. Als Knotenstunden werden die Zeiten abgerechnet, die für die Ausführung von Vorhersagejobs auf einer virtuellen Maschine benötigt werden oder die eine virtuelle Maschine im Bereitschaftszustand wartet, um Vorhersageanfragen zu verarbeiten. Weitere Informationen finden Sie unter Berechnung von Vorhersagekosten.

Nord- und Südamerika

Vorhersage machen
Batchvorhersage 0,0791 $ pro Knotenstunde
Onlinevorhersage
Maschinentypen – Preis pro Knotenstunde
mls1-c1-m2 (Standardeinstellung)

0,0401 $

mls1-c4-m2 (Beta)

0,1349 $

n1-standard-2 (Beta)

ca. 0,0950 $

n1-standard-4 (Beta)

ca. 0,1900 $

n1-standard-8 (Beta)

ca. 0,3800 $

n1-standard-16 (Beta)

ca. 0,7600 $

n1-standard-32 (Beta)

ca. 1,5200 $

n1-highmem-2 (Beta)

ca. 0,1183 $

n1-highmem-4 (Beta)

ca. 0,2366 $

n1-highmem-8 (Beta)

ca. 0,4732 $

n1-highmem-16 (Beta)

ca. 0,9464 $

n1-highmem-32 (Beta)

ca. 1,8928 $

n1-highcpu-2 (Beta)

ca. 0,0708 $

n1-highcpu-4 (Beta)

ca. 0,1417 $

n1-highcpu-8 (Beta)

ca. 0,2834 $

n1-highcpu-16 (Beta)

ca. 0,5668 $

n1-highcpu-32 (Beta)

ca. 1,1336 $

Maschinentypen der Compute Engine (N1) (Beta) sind nur in der Region us-central1 verfügbar. Sie werden als zwei separate SKUs in Ihrer Google Cloud-Rechnung abgerechnet:

  • Kosten der vCPU, gemessen in vCPU-Stunden
  • RAM-Kosten, gemessen in GB-Stunden

Die Preise für Compute Engine-Maschinentypen (N1) in der vorherigen Tabelle geben ungefähr die stündlichen Gesamtkosten für jeden Vorhersageknoten einer Modellversion an, die diesen Maschinentyp verwendet. Da ein Maschinentyp n1-highcpu-32 beispielsweise 32 vCPUs und 28,8 GB RAM umfasst, entspricht der Stundenpreis pro Knoten 32 vCPU-Stunden + 28,8 GB-Stunden.

Die Preise in der vorherigen Tabelle helfen Ihnen bei der Schätzung der Online-Vorhersagekosten. In der folgenden Tabelle sind die vCPU- und RAM-Preise für Compute Engine-Maschinentypen (N1) aufgeführt, die die Ihnen in Rechnung gestellten SKUs genauer wiedergeben:

Compute Engine-Maschinentypen (N1) SKUs
vCPU 0,031611 $ pro vCPU-Stunde
RAM 0,004237 $ pro GB-Stunde

Bei Compute Engine-Maschinentypen (N1) können Sie optional GPU-Beschleuniger für die Online-Vorhersage verwenden. Für GPUs wird eine zusätzliche Gebühr erhoben, die sich von der in der vorherigen Tabelle beschriebenen unterscheidet. In der folgenden Tabelle werden die Preise für jeden GPU-Typ beschrieben:

Accelerators – Preis pro Stunde
NVIDIA_TESLA_K80 0,4500 $
NVIDIA_TESLA_P4 0,6000 $
NVIDIA_TESLA_P100 1,4600 $
NVIDIA_TESLA_T4 0,9500 $
NVIDIA_TESLA_V100 2,4800 $

Beachten Sie, dass die Preisgestaltung pro GPU erfolgt. Wenn Sie also mehrere GPUs pro Vorhersageknoten verwenden (oder wenn Ihre Version für die Verwendung mehrerer Knoten skaliert wird), werden auch die Kosten entsprechend skaliert.

Europa

Vorhersage machen
Batchvorhersage 0,0861 $ pro Knotenstunde
Onlinevorhersage
Maschinentypen – Preis pro Knotenstunde
mls1-c1-m2 (Standardeinstellung)

0,0441 $

mls1-c4-m2 (Beta)

0,1484 $

Asiatisch-pazifischer Raum

Vorhersage machen
Batchvorhersage 0,0861 $ pro Knotenstunde
Onlinevorhersage
Maschinentypen – Preis pro Knotenstunde
mls1-c1-m2 (Standardeinstellung)

0,0515 $

mls1-c4-m2 (Beta)

0,1733 $

Hinweise:

  1. Jede Verwendung unterliegt der AI Platform-Kontingentrichtlinie.
  2. Beachten Sie den Unterschied zwischen der Trainingseinheit, die auf dieser Seite verwendet wird, und den verbrauchten ML-Einheiten, die auf der Seite Jobdetails angezeigt werden. Die Dauer ist in den verbrauchten ML-Einheiten bereits berücksichtigt. Weitere Informationen hierzu finden Sie weiter unten.
  3. Es ist erforderlich, dass Sie Ihre Daten und Programmdateien während des AI Platform-Lebenszyklus in Google Cloud Storage-Buckets speichern. Hier finden Sie weitere Informationen zur Verwendung von Cloud Storage.
  4. Bei Interesse an volumenbasierten Rabatten wenden Sie sich an das Verkaufsteam.
  5. Wenn Sie in einer anderen Währung als US-Dollar bezahlen, gelten die Preise, die unter Cloud Platform SKUs für Ihre Währung angegeben sind.
  6. Beim Maschinentyp cloud_tpu ist aktuell ein TPU v2-Gerät mit acht Kernen dabei, selbst wenn Sie nicht explizit Beschleuniger an Ihre Konfiguration anhängen. In diesem Fall zahlen Sie den Preis, der für cloud_tpu in der Tabelle für Maschinentypen aufgeführt ist.

    Wenn Sie explizit TPU v2- oder TPU v3-Beschleuniger an einen cloud_tpu-Maschinentyp in Ihrer Konfiguration anhängen, zahlen Sie nicht für den cloud_tpu-Maschinentyp selbst. Stattdessen zahlen Sie für die angehängten Beschleuniger TPU_V2 oder TPU_V3.

Preisrechner

Mit dem Preisrechner können Sie Ihre Trainings- und Vorhersagekosten schätzen.

Weitere Informationen zu den Trainingskosten

Das Training Ihrer Modelle in der Cloud wird so abgerechnet:

  • In Ein-Minuten-Schritten.
  • Zu einem Preis pro Stunde (siehe Tabelle oben), wobei sich dieser aus einem Grundpreis und einer Anzahl von Trainingseinheiten berechnet. Die Anzahl hängt von der Verarbeitungskonfiguration ab, die Sie beim Start Ihres Trainingsjobs ausgewählt haben.
  • Mit mindestens zehn Minuten pro Trainingsjob.
  • Vom Moment der Bereitstellung der Jobressourcen bis zum Abschluss des Jobs.

Skalierungsstufen für vordefinierte Konfigurationen

Sie können den Typ des Verarbeitungsclusters individuell festlegen, der beim Training Ihres Modells verwendet werden soll. Der einfachste Weg ist dabei die Auswahl des Typs aus vordefinierten Konfigurationen, die als Skalierungsstufen bezeichnet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Skalierungsstufen.

Maschinentypen für benutzerdefinierte Konfigurationen

Wenn Sie CUSTOM als Skalierungsstufe wählen, können Sie die Anzahl und den Typ der virtuellen Maschinen festlegen, die für Master, Worker und Parameterserver des Clusters verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Maschinentypen.

Die Kosten für das Training mit einem benutzerdefinierten Verarbeitungscluster ergeben sich aus der Summe aller von Ihnen angegebenen Maschinen. Die Abrechnung erfolgt für die gesamte Laufzeit des Jobs und nicht nur für die aktive Verarbeitungszeit der einzelnen Maschinen.

Beispiele: Trainingskosten mit Trainingseinheiten berechnen

Verwenden Sie zur Berechnung der Kosten Ihres Trainingsjobs mithilfe von Trainingseinheiten folgende Formel:

(training units * base price / 60) * job duration in minutes

Beispiele:

  • Ein Data Scientist führt in einer Region in Amerika einen Trainingsjob mit der Skalierungsstufe STANDARD_1 aus, der 4,0571 Trainingseinheiten beansprucht. Sein Job dauert 15 Minuten:

    (4.0571 training units * $0.49 per hour / 60) * 15 minutes
    

    Dies ergibt einen Gesamtpreis von 0,50 $ für den Job.

  • Eine Informatikprofessorin führt in einer Region in Amerika einen Trainingsjob mit der Skalierungsstufe CUSTOM aus. Da sie mit einem sehr großen Modell arbeitet, möchte sie die Vorteile der großen Modell-VMs für ihre Parameterserver nutzen. Dafür konfiguriert sie ihren Verarbeitungscluster folgendermaßen:

    • Eine complex_model_s-Maschine für den Master (0,5788 Trainingseinheiten)
    • 5 Parameterserver auf large_model-VMs (5 * 0,9665 = 4,8325 Trainingseinheiten)
    • 8 Worker auf complex_model_s-VMs (8 * 0,5788 = 4,6304 Trainingseinheiten)

    Ihr Job dauert 2 Stunden und 26 Minuten:

    (10.0417 training units * $0.49 per hour / 60) * 146 minutes
    

    Dies ergibt einen Gesamtpreis von 11,97 $ für den Job.

Beispiele: Trainingskosten mit dem Preis pro Stunde berechnen

Anstelle von Trainingseinheiten können Sie den in der obigen Tabelle angegebenen Preis pro Stunde verwenden. Die Formel lautet folgendermaßen:

(Price per hour / 60) * job duration in minutes

Beispiele:

  • Ein Data Scientist führt in einer Region in Amerika einen Trainingsjob mit der Skalierungsstufe STANDARD_1 aus. Sein Job dauert 15 Minuten:

    ($1.9880 per hour / 60) * 15 minutes
    

    Dies ergibt einen Gesamtpreis von 0,50 $ für den Job.

  • Eine Informatikprofessorin führt in einer Region in Amerika einen Trainingsjob mit der Skalierungsstufe CUSTOM aus. Da sie mit einem sehr großen Modell arbeitet, möchte sie die Vorteile der großen Modell-VMs für ihre Parameterserver nutzen. Dafür konfiguriert sie ihren Verarbeitungscluster folgendermaßen:

    • Eine complex_model_s-Maschine für den Master (0,2836 $).
    • 5 Parameterserver auf large_model-VMs (5 * 0,4736 $ = 2,3680 $).
    • 8 Worker auf complex_model_s-VMs (8 * 0,2836 $ = 2,2688 $).

    Ihr Job dauert 2 Stunden und 26 Minuten:

    (($0.2836 + $2.368 + $2.2688) per hour / 60) * 146 minutes
    

    Dies ergibt einen Gesamtpreis von 11,97 $ für den Job.

Beispiele: Trainingskosten mit "Verbrauchte ML-Einheiten" berechnen

Der Wert Verbrauchte ML-Einheiten (Verbrauchte Einheiten für maschinelles Lernen), der auf der Seite Jobdetails angezeigt wird, entspricht Trainingseinheiten mit einkalkulierter Jobdauer. Bei Verwendung von Verbrauchte ML-Einheiten stellen Sie Ihre Berechnungen mit der folgenden Formel an:

Consumed ML units * $0.49

Beispiel:

  • Ein Data Scientist führt in einer Region in Amerika einen Trainingsjob aus. Das Feld Verbrauchte ML-Einheiten auf der Seite Jobdetails enthält den Wert 55,75. Die Berechnung lautet folgendermaßen:

    55.75 consumed ML units * $0.49
    

    Dies ergibt einen Gesamtpreis von 27,32 $ für den Job.

Wenn Sie die Seite Jobdetails öffnen möchten, rufen Sie die Jobliste auf und klicken Sie auf den Link für den gewünschten Job.

Weitere Informationen zu den Vorhersagekosten

AI Platform Prediction stellt Vorhersagen zu Ihrem Modell bereit, indem mehrere virtuelle Maschinen ("Knoten") ausgeführt werden. AI Platform skaliert automatisch die Anzahl der Knoten, die zu jedem Zeitpunkt ausgeführt werden. Bei Onlinevorhersagen wird die Anzahl der Knoten entsprechend dem Bedarf skaliert. Jeder Knoten kann mehrere Vorhersageanfragen verarbeiten. Bei Batchvorhersagen wird die Anzahl der Knoten so skaliert, dass die Gesamtzeit reduziert wird, die zur Ausführung eines Jobs benötigt wird. Die Skalierung der Vorhersageknoten lässt sich außerdem anpassen.

Es werden Gebühren für den Zeitraum berechnet, in dem jeder Knoten für Ihr Modell ausgeführt wird. Dazu gehören folgende Vorgänge bzw. Zustände:

  • Verarbeitung eines Batchvorhersagejobs durch den Knoten.
  • Verarbeitung einer Anfrage für eine Onlinevorhersage durch einen Knoten.
  • Bereitschaftszustand Ihres Knotens für die Durchführung von Onlinevorhersagen.

Die Kosten für die einstündige Ausführung eines Knotens entsprechen einer Knotenstunde. Die Tabelle mit den Preisen für Vorhersagen beschreibt den Preis einer Knotenstunde, der sich je nach Region und für Onlinevorhersagen und Batchvorhersagen unterscheidet.

Knotenstunden werden schrittweise erhöht. Zum Beispiel kostet ein 30 Minuten lang ausgeführter Knoten 0,5 Knotenstunden. Die Kostenberechnungen unterliegen jedoch mehreren Regeln:

Kostenberechnung für Legacy-Maschinentypen (MLS1) und Batchvorhersagen.

  • Die Laufzeit eines Knotens wird in 1-Minuten-Schritten gemessen und auf die nächsthöhere Minute aufgerundet. Wenn ein Knoten beispielsweise 20,1 Minuten lang ausgeführt wird, werden Ihnen die Kosten für 21 Minuten in Rechnung gestellt.
  • Bei Knoten, die weniger als 10 Minuten ausgeführt werden, wird die Laufzeit auf 10 Minuten aufgerundet. Wenn ein Knoten beispielsweise 3 Minuten lang ausgeführt wird, werden Ihnen die Kosten für 10 Minuten in Rechnung gestellt.

Kostenberechnung für Compute Engine-Maschinentypen (N1)

  • Die Laufzeit eines Knotens wird in 30-Sekunden-Schritten berechnet. Dies bedeutet, dass Ihnen alle 30 Sekunden in Ihrem Projekt die Verwendung von 30 Sekunden der vCPU-, RAM- und GPU-Ressourcen in Rechnung gestellt werden, die Ihr Knoten derzeit verwendet.

Weitere Informationen zu automatischer Skalierung und Vorhersageknoten

Onlinevorhersage Batchvorhersage
Die Priorität der Skalierung ist es, die Latenz einzelner Anfragen zu reduzieren. Der Dienst gewährleistet nach der Durchführung einer Anfrage einige Minuten lang die Bereitschaft Ihres Modells. Die Priorität der Skalierung ist es, die Gesamtlaufzeit des Jobs zu reduzieren.
Die Skalierung hat Auswirkungen auf Ihre monatlichen Gesamtkosten: Je mehr und je öfter Anfragen gestellt werden, desto mehr Knoten werden verwendet. Die Skalierung hat in der Regel geringe Auswirkungen auf den Preis Ihres Jobs, auch wenn mit der Bereitstellung eines neuen Knotens ein gewisser Aufwand verbunden ist.

Sie können auswählen, den Dienst in Abhängigkeit vom Traffic zu skalieren (automatische Skalierung), oder Sie können die Anzahl der Knoten festlegen, die dauerhaft ausgeführt werden sollen, um eine Latenz zu vermeiden (manuelle Skalierung).

  • Wenn Sie die automatische Skalierung auswählen, wird die Anzahl der Knoten automatisch skaliert und kann für Zeiten ohne Traffic auf null sinken.
  • Wenn Sie die manuelle Skalierung auswählen, können Sie eine Anzahl von Knoten festlegen, die dauerhaft ausgeführt werden sollen. Ihnen werden Kosten für die Zeit in Rechnung gestellt, in der diese Knoten ausgeführt werden, beginnend ab dem Zeitpunkt der Bereitstellung bis zum Löschen der Modellversion.
Sie können die Skalierung beeinflussen, indem Sie die maximale Anzahl von Knoten festlegen, die für einen Batchvorhersagejob zu verwenden sind, und die Anzahl der Knoten angeben, die für ein Modell ausgeführt werden sollen, wenn Sie dieses bereitstellen.

Mindestgebühr von 10 Nutzungsminuten

Denken Sie daran, dass wenn ein Knoten weniger als 10 Minuten ausgeführt wird, Ihnen trotzdem Kosten für 10 Minuten in Rechnung gestellt werden. Angenommen, Sie nutzen die automatische Skalierung. In einem Zeitraum ohne Traffic werden keine Knoten ausgeführt. Wenn Sie eine einzelne Onlinevorhersageanfrage erhalten, wird ein Knoten hochskaliert, um diese Anfrage zu verarbeiten. Nach der Verarbeitung der Anfrage wird der Knoten noch einige Minuten in einem Bereitschaftszustand ausgeführt. Danach wird die Ausführung beendet. Selbst wenn der Knoten weniger als 10 Minuten ausgeführt wurde, werden Ihnen 10 Knotenminuten (0,17 Knotenstunden) für diesen Knoten in Rechnung gestellt.

Andererseits: Wenn ein einzelner Knoten hochskaliert wird und viele Onlinevorhersageanfragen innerhalb von 10 Minuten verarbeitet werden, bevor er wieder heruntergefahren wird, werden Ihnen ebenfalls 10 Knotenminuten in Rechnung gestellt.

Sie können die manuelle Skalierung verwenden, um genau zu steuern, wie viele Knoten in einem bestimmten Zeitraum ausgeführt werden. Wenn ein Knoten jedoch weniger als 10 Minuten ausgeführt wird, werden Ihnen trotzdem die Kosten für 10 Minuten in Rechnung gestellt.

Weitere Informationen zu Knotenzuordnung und Skalierung.

Beispiel für eine Vorhersageberechnung

Ein Immobilienunternehmen in einer Region in Amerika führt jede Woche in den von ihm betreuten Bereichen eine Vorhersage der Immobilienwerte durch. In einem Monat werden die Vorhersagen für vier Wochen in Batches mit 3920, 4277, 3849 und 3961 durchgeführt. Jobs sind begrenzt auf einen Knoten und jede Instanz benötigt durchschnittlich 0.72 Sekunden für die Verarbeitung.

Zuerst wird der Zeitraum für die Ausführung der einzelnen Jobs berechnet:

3920 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 47.04 minutes
4277 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 51.324 minutes
3849 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 46.188 minutes
3961 instances * (0.72 seconds / 1 instance) * (1 minute / 60 seconds) = 47.532 minutes

Jeder Job hat mehr als 10 Minuten gebraucht, also wird jede Minute der Verarbeitung in Rechnung gestellt:

($0.0791 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 48 minutes * 1 node = $0.06328
($0.0791 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 52 minutes * 1 node = $0.06855
($0.0791 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 47 minutes * 1 node = $0.06196
($0.0791 / 1 node hour) * (1 hour / 60 minutes) * 48 minutes * 1 node = $0.06328

Dies ergibt eine Gesamtgebühr von 0,26 $ für den Monat.

In diesem Beispiel wurde angenommen, dass die Jobs auf einem einzelnen Knoten ausgeführt werden und eine konstante Zeit pro Eingabeinstanz benötigen. Unter realen Bedingungen sollten Sie für Ihre Berechnungen darauf achten, dass mehrere Knoten verwendet werden und die tatsächliche Zeit berücksichtigt wird, die jeder Knoten für die Ausführung benötigt.

Erforderliche Verwendung von Cloud Storage

Zusätzlich zu den in diesem Dokument beschriebenen Kosten ist es erforderlich, dass Sie Daten und Programmdateien während des AI Platform-Lebenszyklus in Cloud Storage-Buckets speichern. Diese Speicherung wird über das Cloud Storage-Preismodell abgerechnet.

Die erforderliche Nutzung von Cloud Storage umfasst Folgendes:

  • Staging Ihres Trainingsanwendungspakets.

  • Speicherung Ihrer Trainingseingabedaten.

  • Staging Ihrer Modelldateien, wenn eine Modellversion bereitgestellt werden kann.

  • Speicherung Ihrer Eingabedaten für die Batchvorhersage.

  • Speicherung der Ausgabe Ihrer Batchvorhersagejobs. AI Platform erfordert keine langfristige Speicherung dieser Dateien. Sie können sie entfernen, sobald der Vorgang abgeschlossen ist.

  • Speicherung der Ausgabe Ihrer Trainingsjobs. AI Platform erfordert keine langfristige Speicherung dieser Dateien. Sie können sie entfernen, sobald der Vorgang abgeschlossen ist.

Kostenlose Verwaltung Ihrer Ressourcen

Für die Ressourcenverwaltung von AI Platform fallen keine Kosten an. Die Kontingentrichtlinie von AI Platform beschränkt aber einige damit verbundene Vorgänge.

Ressource Kostenlose Vorgänge
models create, get, list, delete
versions create, get, list, delete, setDefault
jobs get, list, cancel
operations get, list, cancel, delete

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