Precios

AI Platform ofrece opciones de precios escalables y flexibles que se adecuan a tu proyecto y presupuesto. Este producto cobra el entrenamiento de modelos y la obtención de predicciones, pero la administración de los recursos de aprendizaje automático en la nube es gratuita.

Descripción general de los precios

En las siguientes tablas, se resumen los precios de entrenamiento y predicción en las regiones donde AI Platform está disponible.

Precios de entrenamiento

En las siguientes tablas, se indica el precio por hora de diversas configuraciones de entrenamiento, además de la cantidad de unidades de entrenamiento2 que usa cada configuración. Las unidades de entrenamiento miden el uso de recursos de tu trabajo; el precio por hora de la configuración de una máquina equivale al número de unidades de entrenamiento que utiliza multiplicado por el costo de entrenamiento de la región.

Puedes elegir un nivel de escala predefinido o una configuración personalizada de tipos de máquinas seleccionados. Si eliges una configuración personalizada, suma los costos de las máquinas virtuales utilizadas.

Los tipos de máquinas de AI Platform que tienen habilitados los aceleradores incluyen el costo de estos elementos en el precio. Si usas los tipos de máquinas de Compute Engine y les adjuntas aceleradores, el costo se cobra por separado. Para calcularlo, multiplica los precios de la tabla de aceleradores a continuación por la cantidad de cada tipo de acelerador que uses.

América

El costo de un trabajo de entrenamiento en todas las regiones de América disponibles es de $0.49 por hora, por unidad de entrenamiento.

Niveles de escala predefinidos: Precio por hora (unidades de entrenamiento)
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 Si usas un nivel de escala PERSONALIZADO, puedes controlar la cantidad y el tipo de las máquinas virtuales que usarás para los trabajos de entrenamiento. Consulta la tabla de tipos de máquinas.
Tipos de máquinas de AI Platform: Precio por hora (unidades de entrenamiento)
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) o N/A si se adjuntan aceleradores de manera explícita6
Tipos de máquinas de Compute Engine (Beta): Precio por hora (unidades de entrenamiento)
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)
Aceleradores: Precio por hora (unidades de entrenamiento)
NVIDIA_TESLA_K80 $0.4500 (0.9184)
NVIDIA_TESLA_P4 (Beta) $0.6000 (1.2245)
NVIDIA_TESLA_P100 $1.4600 (2.9796)
NVIDIA_TESLA_T4 (Beta) $0.9500 (1.9388)
NVIDIA_TESLA_V100 $2.4800 (5.0612)
Ocho núcleos TPU_V26 $4.5000 (9.1840)

Europa

El costo de un trabajo de entrenamiento en todas las regiones de Europa disponibles es de $0.54 por hora, por unidad de entrenamiento.

Niveles de escala predefinidos: Precio por hora (unidades de entrenamiento)
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 (No disponible)
CUSTOM Si usas un nivel de escala PERSONALIZADO, puedes controlar la cantidad y el tipo de las máquinas virtuales que usarás para los trabajos de entrenamiento. Consulta la tabla de tipos de máquinas.
Tipos de máquinas de AI Platform: Precio por hora (unidades de entrenamiento)
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 (No disponible)
Tipos de máquinas de Compute Engine (Beta): Precio por hora (unidades de entrenamiento)
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)
Aceleradores: Precio por hora (unidades de entrenamiento)
NVIDIA_TESLA_K80 $0.4900 (0.9074)
NVIDIA_TESLA_P4 (Beta) $0.6500 (1.2037)
NVIDIA_TESLA_P100 $1.6000 (2.9630)
NVIDIA_TESLA_T4 (Beta) $1.0300 (1.9074)
NVIDIA_TESLA_V100 $2.5500 (4.7222)
Ocho núcleos TPU_V26 (No disponible)

Asia-Pacífico

El costo de un trabajo de entrenamiento en todas las regiones de Asia-Pacífico disponibles es de $0.54 por hora, por unidad de entrenamiento.

Niveles de escala predefinidos: Precio por hora (unidades de entrenamiento)
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 (No disponible)
CUSTOM Si usas un nivel de escala PERSONALIZADO, puedes controlar la cantidad y el tipo de las máquinas virtuales que usarás para los trabajos de entrenamiento. Consulta la tabla de tipos de máquinas.
Tipos de máquinas de AI Platform: Precio por hora (unidades de entrenamiento)
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 (No disponible)
Tipos de máquinas de Compute Engine (Beta): Precio por hora (unidades de entrenamiento)
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)
Aceleradores: Precio por hora (unidades de entrenamiento)
NVIDIA_TESLA_K80 $0.4900 (0.9074)
NVIDIA_TESLA_P4 (Beta) (No disponible)
NVIDIA_TESLA_P100 $1.6000 (2.9630)
NVIDIA_TESLA_T4 (Beta) (No disponible)
NVIDIA_TESLA_V100 $2.5500 (4.7222)
Ocho núcleos TPU_V26 (No disponible)

Precios de predicción

En esta tabla, se indican los precios de la predicción por lotes y la predicción en línea por hora por nodo. Una hora por nodo representa el tiempo que una máquina virtual dedica a la ejecución del trabajo de predicción o se mantiene preparada para manejar solicitudes de predicción. Obtén más información sobre cómo calcular los costos de predicción.

América

Predicción: Precio por hora por nodo
Predicción por lotes $0.0791
Predicción en línea
Tipos de máquinas: Precio por hora por nodo
mls1-c1-m2 (predeterminado)

$0.0401

mls1-c4-m2 (Beta)

$0.1349

Europa

Predicción: Precio por hora por nodo
Predicción por lotes $0.0861
Predicción en línea
Tipos de máquinas: Precio por hora por nodo
mls1-c1-m2 (predeterminado)

$0.0441

mls1-c4-m2 (Beta)

$0.1484

Asia-Pacífico

Predicción: Precio por hora por nodo
Predicción por lotes $0.0861
Predicción en línea
Tipos de máquinas: Precio por hora por nodo
mls1-c1-m2 (predeterminado)

$0.0515

mls1-c4-m2 (Beta)

$0.1733

Notas:

  1. Todo el uso está sujeto a la política de cuotas de AI Platform.
  2. Ten en cuenta la diferencia entre la unidad de entrenamiento que se usa en esta página y las unidades de AA consumidas que se indican en la página Detalles del trabajo. En las unidades de AA consumidas, ya se incluye la duración. Consulta los detalles a continuación.
  3. Debes almacenar los datos y los archivos de programa en depósitos de Google Cloud Storage durante el ciclo de vida de AI Platform. Obtén más información sobre el uso de Cloud Storage.
  4. Para ver los descuentos por volumen, comunícate con el equipo de ventas.
  5. Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en los SKU de Cloud Platform.
  6. En este momento, el tipo de máquina cloud_tpu proporciona un dispositivo TPU v2 con 8 núcleos, ya sea que adjuntes aceleradores a la configuración de manera explícita o no. El precio es el mismo en ambos casos.

La calculadora de precios

Usa la calculadora de precios para estimar los costos de tu entrenamiento y predicción.

Más información acerca de los costos del entrenamiento

Se cobra el entrenamiento de tus modelos en la nube:

  • En incrementos de un minuto
  • Con el precio por hora que se muestra en la tabla anterior y que se calcula a partir de un precio base y de una cantidad de unidades de entrenamiento, y está determinado por la configuración de procesamiento que selecciones cuando inicies el trabajo de entrenamiento
  • Con un mínimo de 10 minutos por trabajo de entrenamiento
  • A partir del momento en el que los recursos se aprovisionen para un trabajo y hasta que el trabajo finalice

Niveles de escala para las configuraciones predefinidas

Puedes controlar el tipo de clúster de procesamiento que se utilizará para entrenar un modelo. La forma más sencilla es seleccionar una de las configuraciones predeterminadas, denominadas niveles de escala. Obtén más información acerca de los niveles de escala.

Tipos de máquinas para las configuraciones personalizadas

Si seleccionas un nivel de escala CUSTOM, puedes controlar la cantidad y el tipo de máquinas virtuales que usas para servidores de parámetros, trabajadores e instancias principales del clúster. Obtén más información acerca de los tipos de máquinas.

El costo del entrenamiento con un clúster de procesamiento personalizado es la suma de todas las máquinas que especifiques. Se cobra el tiempo total del trabajo, no el tiempo de procesamiento activo de las máquinas individuales.

Ejemplos: Cómo calcular el costo de la capacitación con unidades de entrenamiento

Usa las unidades de entrenamiento para calcular el costo de tu trabajo de entrenamiento con la siguiente fórmula:

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

Ejemplos:

  • Un científico de datos de una región de América ejecuta un trabajo de entrenamiento y selecciona el nivel de escala STANDARD_1, que usa 4.0571 unidades de entrenamiento. El trabajo se realiza en 15 minutos:

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

    Con un total de $0.50 por el trabajo.

  • Un profesor de informática de una región de América ejecuta un trabajo de entrenamiento con el nivel de escala CUSTOM. Cuenta con un modelo muy grande, así que quiere aprovechar las grandes VM del modelo para los servidores de parámetros. Configura un clúster de procesamiento de la siguiente manera:

    • Una máquina complex_model_s para su instancia principal (0.5788 unidades de entrenamiento)
    • 5 servidores de parámetros en VM large_model (5 a 0.9665 = 4.8325 unidades de entrenamiento)
    • 8 trabajadores en VM complex_model_s (8 a 0.5788 = 4.6304 unidades de entrenamiento)

    Se ejecuta el trabajo durante 2 horas y 26 minutos:

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

    Con un total de $11.97 por el trabajo.

Ejemplos: Cómo calcular el costo del entrenamiento con el precio por hora

En lugar de unidades de entrenamiento, puedes usar el precio por hora que se muestra en la tabla anterior. La fórmula es la siguiente:

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

Ejemplos:

  • Un científico de datos de una región de América ejecuta un trabajo de entrenamiento y selecciona el nivel de escala STANDARD_1. El trabajo se realiza en 15 minutos:

    ($1.9880 per hour / 60) * 15 minutes
    

    Con un total de $0.50 por el trabajo.

  • Un profesor de informática de una región de América ejecuta un trabajo de entrenamiento con el nivel de escala CUSTOM. Cuenta con un modelo muy grande, así que quiere aprovechar las grandes VM del modelo para los servidores de parámetros. Configura un clúster de procesamiento de la siguiente manera:

    • Una máquina complex_model_s para su instancia principal ($0.2836)
    • 5 servidores de parámetros en VM large_model (5 a $0.4736 = $2.3680)
    • 8 trabajadores en VM complex_model_s (8 a $0.2836 = $2.2688)

    Se ejecuta el trabajo durante 2 horas y 26 minutos:

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

    Con un total de $11.97 por el trabajo.

Ejemplos: Cómo calcular el costo del entrenamiento con "Unidades de AA consumidas"

Las unidades de AA consumidas (unidades de aprendizaje automático consumidas) que se muestran en la página Detalles del trabajo son equivalentes a las unidades de entrenamiento con la duración del trabajo incluida. Cuando uses las unidades de AA consumidas en los cálculos, usa la siguiente fórmula:

Consumed ML units * $0.49

Ejemplo:

  • Un científico de datos en una región de América ejecuta un trabajo de entrenamiento. En el campo Unidades de AA consumidas de la página Detalles del trabajo, se muestra 55.75. El cálculo es el siguiente:

    55.75 consumed ML units * $0.49
    

    Con un total de $27.32 por el trabajo.

Para acceder a la página Detalles del trabajo, ve a Lista de trabajos y haz clic en el vínculo de un trabajo específico.

Más información acerca de los costos de la predicción

AI Platform Prediction te permite realizar predicciones de tu modelo mediante la ejecución de varias máquinas virtuales (“nodos”). De forma predeterminada, AI Platform escala automáticamente la cantidad de nodos en ejecución en cualquier momento. En el caso de la predicción en línea, se escala la cantidad de nodos para satisfacer la demanda. Cada nodo puede responder a varias solicitudes de predicción. En el caso de la predicción por lotes, se escala la cantidad de nodos a fin de reducir el tiempo total que se necesita para ejecutar un trabajo. Puedes personalizar la escala de los nodos de predicción.

Se cobra el tiempo que se ejecuta cada nodo en tu modelo, incluido lo siguiente:

  • Cuando el nodo procesa un trabajo de predicción por lotes
  • Cuando el nodo procesa una solicitud de predicción en línea
  • Cuando el nodo está listo para realizar predicciones en línea

El costo de ejecución de un nodo por una hora es una hora por nodo. En la tabla de precios de predicción, se describe el precio de una hora por nodo, que varía según la región y entre la predicción en línea y por lotes.

Puedes consumir horas por nodo en incrementos fraccionarios. Por ejemplo, la ejecución de un nodo por 30 minutos cuesta 0.5 horas por nodo. Sin embargo, el cálculo de costos se rige por varias reglas:

  • El tiempo de ejecución de un nodo se mide en incrementos de un minuto, redondeado hacia arriba hasta el minuto más cercano. Por ejemplo, si se ejecuta un nodo por 20.1 minutos, debes calcular el costo como si fueran 21 minutos de ejecución.
  • El tiempo de ejecución de los nodos que se ejecutaron por menos de 10 minutos se redondea a 10 minutos. Por ejemplo, si se ejecuta un nodo por solo 3 minutos, debes calcular el costo como si fueran 10 minutos de ejecución.

Más información sobre el ajuste de escala automático de los nodos de predicción

Para la predicción por lotes:

  • La prioridad del escalamiento es reducir el tiempo transcurrido total del trabajo.
  • El escalamiento no debería afectar mucho el precio del trabajo, aunque se pueden generar costos si se agrega un nuevo nodo.
  • Puedes modificar el escalamiento mediante la configuración de una cantidad máxima de nodos que se usará en un trabajo de predicción por lotes y la configuración de la cantidad de nodos que deben seguir ejecutándose para un modelo cuando lo implementas.

Para la predicción en línea:

  • La prioridad del escalamiento es reducir la latencia de las solicitudes individuales.
  • El servicio mantiene el modelo preparado e inactivo durante unos minutos después de inspeccionar una solicitud.
  • El escalamiento afecta los costos totales cada mes: cuanto más numerosas y frecuentes sean las solicitudes, más nodos se usarán.
  • Puedes elegir dejar que el servicio escale según el tráfico (escalamiento automático) o puedes especificar una cantidad de nodos para que se ejecuten constantemente a fin de evitar la latencia.
  • Si eliges el escalamiento automático, la cantidad de nodos escala automáticamente y puede reducirse a cero en períodos sin tráfico.
  • Si eliges especificar una cantidad de nodos en lugar del escalamiento automático, se cobra todo el tiempo en el que los nodos se ejecutan, a partir del momento de la implementación y hasta que borres la versión del modelo.

Recuerda que si se ejecuta un nodo por menos de 10 minutos, se cobrará como si fueran 10 minutos de ejecución. Por ejemplo, supón que usas el ajuste de escala automático. Durante un período sin tráfico, no se usa ningún nodo. Si recibes una única solicitud de predicción en línea, se escala un nodo para atender la solicitud. Después de ello, se sigue ejecutando el nodo por unos minutos en espera de alguna otra solicitud. Posteriormente, se deja de ejecutar. Incluso si se ejecutó por menos de 10 minutos, el trabajo del nodo se cobra por 10 minutos (0.17 horas por nodo).

De forma alternativa, también se cobra por 10 minutos si se escala un único nodo para manejar muchas solicitudes de predicción en línea dentro de un período de 10 minutos antes de que se deje de ejecutar.

Puedes usar el escalamiento manual para controlar cuántos nodos se ejecutan en una cantidad de tiempo determinada. Sin embargo, si se ejecuta un nodo por menos de 10 minutos, se cobrará como si fueran 10 minutos de ejecución.

Obtén más información sobre el escalamiento y la asignación de nodos.

Ejemplo de un cálculo de predicción

Una empresa inmobiliaria de una región de América ejecuta una predicción semanal del valor de las viviendas en las áreas en las que trabaja. En un mes, ejecuta predicciones para cuatro semanas en lotes de 3920, 4277, 3849 y 3961. Los trabajos se limitan a un nodo y cada instancia demora un promedio de procesamiento de 0.72 segundos.

Primero, calcula la cantidad de tiempo de ejecución de cada trabajo:

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

Si se ejecutó cada trabajo por más de diez minutos, se cobra por cada minuto de procesamiento:

($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

El cargo total del mes es de $0.26.

En este ejemplo, se supuso que se ejecutaron los trabajos en un único nodo y que requirieron una cantidad de tiempo coherente por cada instancia de entrada. En los cálculos de uso real, asegúrate de incluir instancias de varios nodos y usar el tiempo real de ejecución de cada nodo.

Uso obligatorio de Google Cloud Storage

Además de los costos que se describen en este documento, debes almacenar los datos y los archivos de programa en depósitos de Google Cloud Storage durante el ciclo de vida de AI Platform. Este almacenamiento está sujeto a la política de precios de Cloud Storage.

El uso obligatorio de Cloud Storage incluye lo siguiente:

  • Realizar la etapa de pruebas del paquete de aplicaciones de entrenamiento

  • Almacenar tus datos de entrada de entrenamiento

  • Realizar la etapa de pruebas de tus archivos de modelo cuando estés listo para implementar una versión del modelo

  • Almacenar los datos de entrada para la predicción por lotes

  • Almacenar el resultado de tus trabajos de predicción por lotes. AI Platform no requiere el almacenamiento a largo plazo de estos elementos. Puedes quitar los archivos apenas finalice la operación.

  • Almacenar el resultado de tus trabajos de entrenamiento. AI Platform no requiere el almacenamiento a largo plazo de estos elementos. Puedes quitar los archivos apenas finalice la operación.

Operaciones gratuitas para la administración de los recursos

Las operaciones de administración de recursos que proporciona AI Platform están disponibles sin costo. La política de cuotas de AI Platform limita algunas de estas operaciones.

Recurso Operaciones gratuitas
models create, get, list, delete
versions create, get, list, delete, setDefault
jobs get, list, cancel
operations get, list, cancel, delete

Pasos siguientes

¿Te sirvió esta página? Envíanos tu opinión:

Enviar comentarios sobre…

Cloud ML Engine para XGBoost y scikit-learn