가격 책정

Cloud Machine Learning Engine은 프로젝트 및 예산에 맞춰 확장 가능한 유연한 가격 옵션을 제공합니다. Cloud ML Engine에서는 모델 학습 및 예측에 요금이 부과되며 클라우드에서 머신러닝 리소스를 관리하는 데는 요금이 부과되지 않습니다.

가격 책정 개요

다음 표에는 Cloud ML Engine이 지원되는 리전별로 학습 및 예측 가격이 요약되어 있습니다.

학습 가격

아래 표에는 구성별로 사용되는 학습 단위2 수와 함께 다양한 학습 구성의 시간당 가격이 나와 있습니다. 학습 단위는 작업의 리소스 사용량을 측정하며 머신 구성의 시간당 가격은 사용하는 학습 단위 수에 해당 리전의 학습 비용을 곱한 값입니다.

사전 정의된 확장 등급을 선택하거나, 선택한 머신 유형으로 이루어진 커스텀 구성을 선택할 수도 있습니다. 커스텀 구성을 선택하는 경우 현재 사용하는 가상 머신 비용의 합계를 구하세요.

가속기 지원 Cloud ML Engine 머신 유형의 가격에는 가속기 비용이 포함되어 있습니다. Compute Engine 머신 유형을 사용한 후 가속기를 추가하면 가속기 비용이 별도 부과됩니다. 이 비용을 계산하려면 아래의 가속기 표에 있는 가격에 현재 사용 중인 가속기 유형별 개수를 곱하세요.

미주

지원 대상 미주 리전의 학습 작업 비용은 학습 단위별로 시간당 $0.49입니다.

사전 정의된 확장 등급 - 시간당 가격(학습 단위)
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 확장 등급으로 CUSTOM을 선택하면 학습 작업에 사용되는 가상 머신의 개수와 유형을 제어할 수 있습니다. 머신 유형 표를 참조하세요.
Cloud ML Engine 머신 유형 - 시간당 가격(학습 단위)
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)
cloud_tpu6 $4.5000 (9.1840) 또는 해당 사항 없음(가속기를 별도로 추가한 경우)6
Compute Engine 머신 유형(베타) - 시간당 가격(학습 단위)
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)
가속기 - 시간당 가격(학습 단위)
NVIDIA_TESLA_K80 $0.4500 (0.9184)
NVIDIA_TESLA_P4(베타) $0.6000 (1.2245)
NVIDIA_TESLA_P100 $1.4600 (2.9796)
NVIDIA_TESLA_V100 $2.4800 (5.0612)
TPU_V2 코어 8개6 $4.5000 (9.1840)

유럽

모든 지원 대상 유럽 리전의 학습 작업 비용은 학습 단위별로 시간당 $0.54입니다.

사전 정의된 확장 등급 - 시간당 가격(학습 단위)
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 (해당 사항 없음)
CUSTOM 확장 등급으로 CUSTOM을 선택하면 학습 작업에 사용되는 가상 머신의 개수와 유형을 제어할 수 있습니다. 머신 유형 표를 참조하세요.
Cloud ML Engine 머신 유형 - 시간당 가격(학습 단위)
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)
cloud_tpu6 (해당 사항 없음)
Compute Engine 머신 유형(베타) - 시간당 가격(학습 단위)
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)
가속기 - 시간당 가격(학습 단위)
NVIDIA_TESLA_K80 $0.4900 (0.9074)
NVIDIA_TESLA_P4(베타) $0.6500 (1.2037)
NVIDIA_TESLA_P100 $1.6000 (2.9630)
NVIDIA_TESLA_V100 $2.5500 (4.7222)
TPU_V2 코어 8개6 (해당 사항 없음)

아시아 태평양

모든 지원 대상 아시아 태평양 리전의 학습 작업 비용은 학습 단위별로 시간당 $0.54입니다.

사전 정의된 확장 등급 - 시간당 가격(학습 단위)
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 (해당 사항 없음)
CUSTOM 확장 등급으로 CUSTOM을 선택하면 학습 작업에 사용되는 가상 머신의 개수와 유형을 제어할 수 있습니다. 머신 유형 표를 참조하세요.
Cloud ML Engine 머신 유형 - 시간당 가격(학습 단위)
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)
cloud_tpu6 (해당 사항 없음)
Compute Engine 머신 유형(베타) - 시간당 가격(학습 단위)
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)
가속기 - 시간당 가격(학습 단위)
NVIDIA_TESLA_K80 $0.4900 (0.9074)
NVIDIA_TESLA_P4(베타) (해당 사항 없음)
NVIDIA_TESLA_P100 $1.6000 (2.9630)
NVIDIA_TESLA_V100 $2.5500 (4.7222)
TPU_V2 코어 8개6 (해당 사항 없음)

예측 비용

이 표에는 노드 시간당 일괄 예측 및 온라인 예측 비용이 나와 있습니다. 노드 시간은 가상 머신에서 예측 작업을 실행하는 데 사용한 시간을 의미합니다. 노드 시간에 대해 자세히 알아보세요.

미주

예측 - 노드 시간당 가격
일괄 예측 $0.0791
온라인 예측
머신 유형 - 노드 시간당 가격
mls1-c1-m2(기본값)

$0.0401

mls1-c4-m2(베타)

$0.1349

유럽

예측 - 노드 시간당 가격
일괄 예측 $0.0861
온라인 예측
머신 유형 - 노드 시간당 가격
mls1-c1-m2(기본값)

$0.0441

mls1-c4-m2(베타)

$0.1484

아시아 태평양

예측 - 노드 시간당 가격
일괄 예측 $0.0861
온라인 예측
머신 유형 - 노드 시간당 가격
mls1-c1-m2(기본값)

$0.0515

mls1-c4-m2(베타)

$0.1733

참고

  1. 모든 사용 사례에 Cloud ML Engine 할당량 정책이 적용됩니다.
  2. 이 페이지에서 사용하는 학습 단위작업 세부정보 페이지에 표시된 사용한 ML 단위의 차이에 유의하세요. 사용한 ML 단위에는 이미 작업 기간이 반영되어 있습니다. 아래 세부정보를 참조하세요.
  3. Cloud ML Engine 수명 주기 동안 데이터 및 프로그램 파일을 Google Cloud Storage 버킷에 저장해야 합니다. Cloud Storage 사용 정보 자세히 알아보기
  4. 대량 구매에 따른 할인 혜택은 영업팀에 문의하세요.
  5. USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
  6. 현재 cloud_tpu 머신 유형은 구성에 가속기를 별도로 추가하는지 여부에 관계없이 8코어 TPU v2 기기를 제공합니다. 어떤 경우든 가격은 동일합니다.

가격 계산기

가격 계산기를 사용해 학습 및 예측 비용을 예상해 보세요.

학습 비용에 대한 자세한 내용

클라우드에서 모델을 학습시킬 경우 요금이 다음과 같이 청구됩니다.

  • 분 단위 청구
  • 위 표에 나온 시간당 가격(기본 가격 및 학습 단위 수로 계산됨)과 학습 작업을 시작할 때 선택한 처리 구성에 따라 요금이 달라집니다.
  • 최소 청구 시간: 학습 작업당 10분
  • 리소스가 작업에 프로비저닝된 순간부터 작업이 완료될 때까지

사전 정의된 구성이 제공되는 확장 등급

모델을 학습시킬 때 사용할 처리 클러스터의 유형을 제어할 수 있습니다. 가장 간단한 방법은 확장 등급이라고 부르는 사전 정의된 구성 중 하나를 선택하는 것입니다. 확장 등급에 대해 자세히 알아보세요.

커스텀 구성용 머신 유형

확장 등급으로 CUSTOM을 선택하면 클러스터 마스터, 작업자, 매개변수 서버에서 사용할 가상 머신의 개수와 유형을 제어할 수 있습니다. 머신 유형에 대해 자세히 알아보세요.

커스텀 처리 클러스터를 사용한 학습에는 지정한 모든 머신의 비용을 합친 요금이 청구됩니다. 개별 머신의 활성 처리 시간이 아닌 작업의 총 시간에 대한 요금이 청구됩니다.

예시: 학습 단위를 사용한 학습 비용 계산

다음 공식에 따라 학습 단위를 기준으로 학습 작업의 비용을 계산해 보세요.

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

예를 들면 다음과 같습니다.

  • 미주 리전의 데이터과학자가 학습 작업을 하나 실행하면서 4.0571개의 학습 단위를 사용하는 STANDARD_1 확장 등급을 선택합니다. 작업에는 15분이 소요됩니다.

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

    이 작업의 총 요금은 $0.50입니다.

  • 미주 리전의 컴퓨터 공학 교수가 CUSTOM 확장 등급을 사용해 학습 작업을 실행합니다. 모델의 규모가 매우 커 매개변수 서버로 대형 모델 VM을 활용하려고 합니다. 처리 클러스터를 다음과 같이 구성합니다.

    • 마스터용으로 complex_model_s 머신 사용(학습 단위 0.5788개)
    • large_model VM에서 매개변수 서버 5개 실행(0.9665 x 5 = 학습 단위 4.8325개)
    • complex_model_s VM에서 작업자 8개 사용(0.5788 x 8 = 학습 단위 4.6304개)

    이 작업은 2시간 26분 동안 실행됩니다.

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

    이 작업의 총 요금은 $11.97입니다.

예시: 시간당 가격을 사용한 학습 비용 계산

학습 단위 대신 위 표에 나온 시간당 가격을 사용할 수도 있습니다. 공식은 다음과 같습니다.

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

예를 들면 다음과 같습니다.

  • 미주 리전의 데이터과학자가 학습 작업을 실행하면서 STANDARD_1 확장 등급을 선택합니다. 작업에는 15분이 소요됩니다.

    ($1.9880 per hour / 60) * 15 minutes
    

    이 작업의 총 요금은 $0.50입니다.

  • 미주 리전의 컴퓨터 공학 교수가 CUSTOM 확장 등급을 사용해 학습 작업을 실행합니다. 모델의 규모가 매우 커 매개변수 서버로 대형 모델 VM을 활용하려고 합니다. 처리 클러스터를 다음과 같이 구성합니다.

    • 마스터용으로 complex_model_s 머신 사용($0.2836)
    • large_model VM에서 매개변수 서버 5개 실행($0.4736 x 5 = $2.3680)
    • complex_model_s VM에서 작업자 8개 사용($0.2836 x 8 = $2.2688)

    이 작업은 2시간 26분 동안 실행됩니다.

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

    이 작업의 총 요금은 $11.97입니다.

예시: '사용한 ML 단위'를 사용한 학습 비용 계산

작업 세부정보 페이지에 표시된 사용한 ML 단위(사용한 머신러닝 단위)는 작업 기간이 반영된 학습 단위와 일치합니다. 사용한 ML 단위를 사용해 계산할 때는 다음 공식을 사용하세요.

Consumed ML units * $0.49

예를 들면 다음과 같습니다.

  • 미주 리전의 데이터과학자가 학습 작업을 하나 실행합니다. 작업 세부정보 페이지의 사용한 ML 단위 필드에 55.75가 표시됩니다. 이러한 경우 다음과 같이 계산됩니다.

    55.75 consumed ML units * $0.49
    

    이 작업의 총 요금은 $27.32입니다.

작업 세부정보 페이지를 찾으려면 작업 목록으로 이동하여 구체적인 작업의 링크를 클릭하세요.

예측 비용에 대한 자세한 내용

Cloud ML Engine에서 호스팅하는 학습된 모델 버전에 대한 요청에 예측 비용이 적용됩니다.

청구 항목은 다음과 같습니다.

  • 예측을 수행하는 처리 클러스터의 각 노드에서 사용한 시간
  • 분 단위 청구
  • 위 표에 나온 노드 시간당 가격 적용
  • 최소 청구 시간: 예측 작업당 10분

노드 시간

Cloud ML Engine에서 예측 모델을 실행하기 위해 사용하는 온라인 처리 리소스를 노드라고 부릅니다. 노드를 가상 머신이라고 생각하면 됩니다. Cloud ML Engine에서는 온라인 및 일괄 예측 작업을 감당하기 위해 사용되는 노드 수를 확장합니다.

다음을 포함해 모델이 노드에서 실행되는 시간에 대해 요금이 부과됩니다.

  • 일괄 예측 작업을 처리하는 시간
  • 온라인 예측 요청을 처리하는 시간
  • 모델이 온라인 예측을 제공하기 위한 준비 상태에 있는 시간

일괄 예측:

  • 확장의 우선순위는 작업의 총 경과 시간을 줄이는 데 있습니다.
  • 새 노드를 가동할 때 약간의 오버헤드가 발생하지만 작업 가격이 확장의 영향을 거의 받지 않아야 합니다.
  • 일괄 예측 작업에서 사용하는 최대 노드 수를 설정하고 배포 시 모델에서 계속 실행할 노드 수를 설정해 확장에 영향을 줄 수 있습니다.

온라인 예측:

  • 확장의 우선순위는 개별 요청의 지연 시간을 줄이는 데 있습니다.
  • 요청을 처리한 후 몇 분의 유휴 시간 동안 서비스에서 모델을 준비 상태로 유지합니다.
  • 확장은 월별 요금 총액에 영향을 줍니다. 요청의 개수 및 빈도가 많을수록 많은 노드가 사용됩니다.
  • 트래픽에 따라 서비스가 확장되도록 선택하거나(자동 확장) 지속적으로 실행할 노드의 수를 지정해 지연을 방지할 수 있습니다.
  • 자동 확장을 선택하면 노드 수가 자동으로 확장되며 트래픽이 없는 기간에는 노드 수가 0개로 축소됩니다.
  • 자동 확장 대신 노드 수를 지정하도록 선택하면 노드가 실행되는 시간, 즉 배포 시 시작되고 모델 버전을 삭제할 때까지 지속되는 전체 시간에 대한 요금이 부과됩니다.

온라인 예측에서는 GPU 또는 다른 가속기 없이 코어 머신 한 개를 사용합니다.

노드 할당 및 확장에 대해 자세히 알아보세요.

예측 계산의 예시

아래 공식을 사용해 한 달간의 예측 비용을 계산해 보세요.

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

예를 들면 다음과 같습니다.

  • 미주 리전의 부동산 업체가 사업 리전의 주택 가격에 대한 주간 예측을 실행합니다. 한 달 동안 각각 3920, 4277, 3849, 3961로 이루어진 4주간의 일괄 예측을 실행합니다. 예측을 처리하는 데 평균 0.72노드 초가 소요됩니다.

    처리 비용은 작업 단위로 발생합니다(이 예시에서는 평균을 사용하지만 실제 비용에는 각 작업의 정확한 값이 사용됨).

    3920 * 0.72 = 47.04 minutes
    4277 * 0.72 = 51.324 minutes
    3849 * 0.72 = 46.188 minutes
    3961 * 0.72 = 47.532 minutes
    

    각각의 작업이 10분 이상 소요되므로 처리 시간에 대해 분 단위로 요금이 청구됩니다.

    ($0.0791 / 60) * 48 = $0.06328
    ($0.0791 / 60) * 52 = $0.06855
    ($0.0791 / 60) * 47 = $0.06196
    ($0.0791 / 60) * 48 = $0.06328
    

    이 달의 총 요금은 $0.26입니다.

예시에 나온 분 단위 시간은 실제 경과 시간에 대응하는 값은 아닙니다. 일괄 및 온라인 예측에서는 데이터 처리에 하나 이상의 머신을 사용합니다. 따라서 실제 경과 시간이 노드 시간이나 분으로 표현된 시간보다 짧은 경우가 대부분입니다.

Google Cloud Storage 필수 사용

이 문서에서 설명한 비용 외에도 Cloud ML Engine 수명 주기 동안 데이터 및 프로그램 파일을 Google Cloud Storage 버킷에 저장해야 합니다. 이 같은 저장에는 Cloud Storage 가격 정책이 적용됩니다.

Cloud Storage 필수 사용에 포함되는 내용:

  • 학습 애플리케이션 패키지를 스테이징합니다.

  • 학습 입력 데이터를 저장합니다.

  • 모델 버전을 배포할 준비가 되면 모델 파일을 스테이징합니다.

  • 일괄 예측의 입력 데이터를 저장합니다.

  • 일괄 예측 작업의 출력을 저장합니다. Cloud ML Engine에서는 출력을 장기간 저장할 필요가 없습니다. 작업이 완료되는 즉시 파일을 삭제해도 됩니다.

  • 학습 작업의 출력을 저장합니다. Cloud ML Engine에서는 출력을 장기간 저장할 필요가 없습니다. 작업이 완료되는 즉시 파일을 삭제해도 됩니다.

무료 리소스 관리 작업

Cloud ML Engine에서 제공되는 리소스 관리 작업은 무료로 사용할 수 있습니다. 이러한 작업 중 일부는 Cloud ML Engine 할당량 정책의 제한을 받습니다.

리소스 무료 작업
모델 create, get, list, delete
버전 create, get, list, delete, setDefault
작업 get, list, cancel
작업 get, list, cancel, delete

다음 단계

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