Prezzi

I prezzi di AutoML Vision dipendono dalla funzionalità in uso: classificazione delle immagini, rilevamento di oggetti o AutoML Vision Edge.

Classificazione delle immagini

AutoML Vision Image Classification consente di addestrare modelli personalizzati di machine learning per classificare immagini in base a un set di categorie personalizzato.

I prezzi per l'utilizzo di AutoML Vision Image Classification sono basati sull'utilizzo delle risorse, sia per l'addestramento che per la previsione online.

Prova gratuita

I prezzi in vigore dal 21 novembre 2019, alle ore 24:00 (fuso orario del Pacifico), sono i seguenti:

Puoi provare AutoML Vision Image Classification utilizzando 40 ore nodo gratuite per l'addestramento e altrettante per la previsione online, oltre a 1 ora nodo gratuita per la previsione batch per ogni account di fatturazione. Le ore nodo gratuite vengono emesse subito prima della creazione del tuo primo modello. Per la previsione batch, l'ora nodo gratuita viene emessa all'avvio della prima previsione batch. Hai fino a un anno di tempo per utilizzarle.

I prezzi sono indicati in dollari statunitensi (USD). Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa da USD, si applicano i prezzi elencati nella tua valuta negli SKU di Cloud Platform.

Costi di addestramento per la classificazione delle immagini

Il costo dell'addestramento dei modelli di AutoML Vision Image Classification è di $ 3,15 per ora nodo.

Per ogni unità di tempo, utilizziamo 8 nodi in parallelo, dove ogni nodo è equivalente a una macchina n1-standard-8 con una GPU NVIDIA® Tesla® V100 collegata. Vedi la tabella che segue*.

Il tempo necessario per l'addestramento del modello dipende dalle dimensioni e dalla complessità dei dati di addestramento. Per molti clienti, 8 ore nodo (circa 1 ora di addestramento) sono sufficienti per creare un modello sperimentale. Aumentando il tempo di addestramento è possibile incrementare l'accuratezza a un livello di produzione. La funzionalità di interruzione anticipata consente di interrompere l'addestramento quando non è possibile migliorare ulteriormente l'accuratezza.

Paghi solo per le ore di calcolo utilizzate; se l'addestramento non riesce per motivi diversi da un annullamento avviato dall'utente, il tempo non ti sarà addebitato. Nel caso sia tu ad annullare l'operazione, ti verrà addebitato il tempo di addestramento.

Esempio di addestramento

Esempio 1 - Modello cloud con addestramento ripristinabile

Hai addestrato un modello Classificazione delle immagini Cloud per uso sperimentale con 40 ore nodo e due giorni dopo hai dedicato 16 ore nodo di addestramento ripristinabile alla sua preparazione per l'uso in produzione.

Riceverai una fattura per quanto segue:

  • ($ 3,15 per ora nodo) * (40 ore nodo) = $ 126,00 per l'addestramento iniziale
  • ($ 3,15 per ora nodo) * (16 ore nodo) = $ 50,40 per l'addestramento ripristinabile

Esempio 2 - Modello cloud con interruzione anticipata

Hai addestrato un modello Classificazione delle immagini Cloud che ha richiesto 32 ore nodo, ma hai impostato un budget di 40 ore nodo con la funzione di interruzione anticipata abilitata. In questo esempio sono trascorse solo 4 ore, tuttavia l'addestramento si svolge su 8 nodi in parallelo. Il tempo di addestramento accumulato era di 32,12 ore nodo e di conseguenza l'addebito era pari a:

  • ($ 3,15 per ora nodo) * (32,12 ore nodo) = $ 101,18 (USD) per l'addestramento

Costi di deployment e previsione per la classificazione delle immagini

È necessario eseguire il deployment prima che i modelli possano fornire previsioni online.

Ricorda che le GPU e/o CPU rimangono assegnate al tuo modello, per evitare che le previsioni vengano ritardate dalla latenza di avvio.

Il costo di deployment e previsione è di $ 1,25 per ora nodo. In genere, un nodo è sufficiente per la maggior parte del traffico sperimentale. Quando esegui il deployment del modello puoi modificare il numero di nodi. Quando selezioni il numero di nodi per il deployment nella UI integrata, ricevi una stima delle query di previsione al secondo supportate dal tuo modello.

Per la previsione batch, il prezzo è di $ 2,02 per ora nodo utilizzata, ma per ogni account la prima ora nodo (una volta) è gratuita.

In base alla configurazione della macchina equivalente per questo nodo, l'addebito stimato dovrebbe essere di circa $ 40 per un batch di 1 milione di immagini. Se sono presenti modelli o immagini complessi, che richiedono più tempo di elaborazione per generare le previsioni, il costo potrebbe essere notevolmente superiore.

Ricorda che l'addebito viene effettuato solo in base alle ore nodo utilizzate e non alle ore effettive. Se la richiesta di previsione batch viene annullata dopo l'inizio del calcolo, attualmente non viene addebitato alcun costo per le ore nodo utilizzate. Potresti non ottenere alcun risultato parziale delle previsioni perché l'intera pipeline verrà interrotta senza la post-elaborazione richiesta e le risorse verranno rilasciate. Contatta l'assistenza di Google Cloud Platform il giorno successivo, se l'operazione non ha restituito risultati entro il periodo di tempo previsto.

Esempi di deployment e previsione

Esempio 1 - Previsione online con un servizio di previsione precedente

Si applica solo ai modelli addestrati prima del rilascio dell'aggiornamento beta in data 9 ottobre 2019. Nella UI integrata, il deployment di tali modelli risulta eseguito con "0 nodi". Alle previsioni online generate con questi modelli verrà applicata la struttura di prezzi precedente, finché non esegui nuovamente il deployment. La generazione di previsioni online da tali modelli verrà interrotta il 21 febbraio 2020, a meno che non si ripeta il deployment.

Hai inviato 1 milione di immagini al modello Classificazione delle immagini Cloud per la previsione nel ciclo di fatturazione mensile. Le prime 1000 immagini sono gratuite, mentre le rimanenti 999.000 verranno fatturate come segue:

  • ($ 3/1000 immagini) * (999.000 immagini) = $ 2997,00 per servizi di previsione online

Esempio 2 - Modello cloud con deployment automatico

Gli addebiti per il deployment del modello verranno interrotti solo quando annulli il deployment del modello addestrato. Supponiamo che, al momento dell'addestramento, tu abbia scelto il deployment automatico. Di conseguenza, una volta terminato l'addestramento, è stato eseguito il deployment automatico del modello su 1 nodo. Poi non hai più pensato al deployment automatico del modello. In questo caso, dopo un mese riceverai una fattura per quanto segue:

  • ($ 1,25 per ora nodo) * (1 nodo) * (24 ore al giorno) * (30 giorni) = $ 900 (USD) per deployment e previsione online

Esempio 3 - Deployment, previsione online e annullamento del deployment

D'altro canto, puoi scegliere di non eseguire il deployment automaticamente e di effettuare il deployment in seguito, quando necessario. Il modello di cui hai eseguito il deployment è stato utilizzato per generare previsioni online e in seguito hai puntualmente annullato il deployment. Dal momento in cui il modello di cui hai eseguito il deployment era pronto per la previsione online al momento della chiamata dell'API per l'annullamento del deployment, sono state utilizzate 0,242 ore di addestramento. Riceverai pertanto una fattura per quanto segue:

  • ($ 1,25 per ora nodo) * (1 nodo) * (0,242 ore) = $ 0,30 (USD)

Esempio 4 - Previsione batch

Hai inviato 100.000 immagini in un singolo job per la previsione batch nel tuo ciclo di fatturazione mensile. Supponendo che la pipeline batch abbia completato le previsioni utilizzando 3 nodi in parallelo per 0,75 ore, verranno fatturate 2,25 ore nodo di tempo di elaborazione. Probabilmente noterai che, prima di ottenere i risultati, è trascorsa 1 ora di addestramento, anziché 0,75. Questo avviene a causa delle fasi di pre-elaborazione e post-elaborazione eseguite prima e dopo le previsioni batch, a cui si aggiungono i tempi di attesa tra le fasi.

Ti verrà fatturato quanto segue:

  • ($ 2,02 per ora nodo) * (2,25 ore nodo) = $ 4,55 per servizi di previsione batch

I prezzi in vigore dal 21 novembre 2019, alle ore 24:00 (fuso orario del Pacifico), sono i seguenti:

Classificazione delle immagini Nessun costo A pagamento
Addestramento Le prime 40 ore nodo sono gratuite (una volta) $ 3,15 per ora nodo
Deployment e singola previsione online Le prime 40 ore nodo sono gratuite (una volta) $ 1,25 per ora nodo
Previsione batch La prima ora nodo è gratuita (una volta) $ 2,02 per ora nodo

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa da USD, si applicano i prezzi elencati nella tua valuta negli SKU di Cloud Platform.

Rilevamento di oggetti

Il rilevamento di oggetti di AutoML Vision consente di addestrare modelli personalizzati di rilevamento degli oggetti per localizzare un set personalizzato di oggetti nelle immagini.

I prezzi per il rilevamento di oggetti di AutoML Vision si basano sull'utilizzo delle risorse, sia per l'addestramento sia per la previsione online della classificazione.

Prova gratuita

Puoi provare AutoML Vision Object Detection gratuitamente utilizzando 40 ore nodo gratuite per l'addestramento e altrettante per la previsione online, oltre a 1 ora nodo gratuita per la previsione batch per ogni account di fatturazione. Le ore nodo gratuite vengono emesse subito prima della creazione del tuo primo modello. Per la previsione batch, l'ora nodo gratuita viene emessa all'avvio della prima previsione batch. Hai fino a un anno di tempo per utilizzarle.

I prezzi sono indicati in dollari statunitensi (USD). Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa da USD, si applicano i prezzi elencati nella tua valuta negli SKU di Cloud Platform.

Costi di addestramento per il rilevamento di oggetti

Il costo di addestramento di un modello di rilevamento di oggetti di AutoML Vision è $ 3,15 per ora nodo.

Per ogni unità di tempo, utilizziamo 9 nodi in parallelo, dove ogni nodo è equivalente a una macchina n1-standard-8 con una GPU NVIDIA® Tesla® V100 collegata. Vedi la tabella di seguito*.

Il tempo necessario per l'addestramento del modello dipende dalle dimensioni e dalla complessità dei dati di addestramento. Per molti clienti, 40 ore nodo (circa 5 ore di addestramento) sono sufficienti per creare un modello con 5000 immagini etichettate (o meno).

Paghi solo per le ore di calcolo utilizzate; se l'addestramento non riesce per motivi diversi da un annullamento avviato dall'utente, il tempo non ti sarà addebitato. Nel caso sia tu ad annullare l'operazione, ti verrà addebitato il tempo di addestramento.

Esempio di addestramento

Hai addestrato un modello Rilevamento di oggetti Cloud che ha richiesto 38,207 ore nodo di addestramento, ma avevi impostato un budget di 40 ore nodo e avevi abilitato l'opzione Interruzione anticipata. Anche se il tempo reale trascorso durante l'addestramento potrebbe essere di 5 ore, il job di addestramento utilizzerà 9 nodi in parallelo. Ciò spiega perché il numero di ore nodo addebitate è nettamente superiore, ovvero 38,207. Riceverai una fattura per quanto segue:

  • ($ 3,15 per ora nodo) * (38,207 ore nodo) = $120,35 per l'addestramento

Costi di deployment e previsione per il rilevamento di oggetti

È necessario eseguire il deployment prima che i modelli possano fornire previsioni online.

Le GPU restano assegnate al tuo modello affinché le previsioni non siano ritardate dalla latenza di avvio.

Il costo di deployment e previsione è di $ 1,82 per ora nodo. Per ciascuna unità di tempo, viene utilizzato un 1 nodo equivalente a una macchina n1-standard-4 con una GPU NVIDIA® P100. Vedi la tabella sotto**.

Molti clienti hanno notato che con un'ora nodo possono gestire fino a 1,5 QPS. Puoi regolare il numero di nodi durante il deployment del modello.

Esempi di deployment e previsione

Se possibile, rimuovi i deployment dei modelli che non ti servono. Puoi eseguire il deployment dei modelli in un secondo momento, quando sono nuovamente necessari per la previsione.

Esempio 1 - Deployment e previsione online

Hai eseguito il deployment del modello Rilevamento di oggetti cloud su 10 nodi e hai inviato 1 milione di immagini per la previsione in un periodo di 20,25 ore. Dopo aver utilizzato il servizio di previsione, decidi di annullare il deployment di questo modello ospitato su cloud. Poiché hai annullato il deployment del modello, ti verranno fatturate solo 20,25 ore per ciascuno dei 10 nodi, per un totale di 202,5 ore nodo. Anche se hai inviato 1 milione di immagini per la previsione, non vengono applicati costi per immagine. Riceverai una fattura per quanto segue:

  • ($ 1,82 per ora nodo) * (202,5 ore nodo) = $ 368,55 per deployment e previsione

Esempio 2 - Deployment e previsione online

Gli addebiti per il deployment del modello Rilevamento di oggetti possono essere interrotti solo se annulli il deployment del modello addestrato. Supponiamo che, al momento dell'addestramento, tu abbia scelto il deployment automatico. Di conseguenza, una volta terminato l'addestramento, è stato eseguito il deployment automatico del modello su 1 nodo. Poi non hai più pensato al deployment automatico del modello. In questo caso, dopo un mese riceverai una fattura per quanto segue:

  • ($1,82 per ora nodo) * (1 nodo) * (24 ore al giorno) * (30 giorni) = $ 1310,40 per deployment e previsione

Esempio 3 - Previsione batch

Hai inviato 100.000 immagini in un singolo job per la previsione batch nel tuo ciclo di fatturazione mensile. Supponendo che la pipeline batch abbia completato le previsioni utilizzando 3 nodi in parallelo per una media di 5,45 ore, ti verranno fatturate 16,35 ore nodo di tempo di elaborazione. Probabilmente noterai che, prima di ottenere i risultati, sono trascorse 6 ore di addestramento. Questo avviene perché, prima e dopo le previsioni batch, vengono eseguite una fase di pre-elaborazione e una fase di post-elaborazione. Inoltre, le varie fasi sono separate da un tempo di attesa.

Ti verrà fatturato quanto segue:

  • ($ 2,02 per ora nodo) * (16,35 ore nodo) = $ 33,03 per previsione batch
Rilevamento di oggetti Nessun costo A pagamento
Addestramento Le prime 40 ore nodo sono gratuite (una volta) $ 3,15 per ora nodo
Deployment e singola previsione online Le prime 40 ore nodo sono gratuite (una volta) $ 1,82 per ora nodo
Previsione batch La prima ora nodo è gratuita (una volta) $ 2,02 per ora nodo

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa da USD, si applicano i prezzi elencati nella tua valuta negli SKU di Cloud Platform.

AutoML Vision Edge

I modelli Edge vengono addestrati su TPU.

  • Classificazione delle immagini: il costo per addestrare un modello AutoML Vision Edge per la classificazione delle immagini è di $ 4,95 l'ora.
  • Rilevamento di oggetti: il costo per addestrare un modello AutoML Vision Edge per il rilevamento oggetti è di $ 18 l'ora.

Per ogni unità di tempo utilizzi un nodo, equivalente a una macchina Cloud TPU v2.

Prova gratuita

Puoi provare Edge gratuitamente utilizzando 15 ore nodo gratuite per l'addestramento, per ogni account di fatturazione. Le ore nodo gratuite vengono emesse subito prima della creazione del tuo primo modello e hai fino a un anno per utilizzarle.

Per molti clienti, 3 ore nodo sono sufficienti per creare un modello con un massimo di 5000 immagini etichettate.

Paghi solo per le ore di calcolo utilizzate; se l'addestramento non riesce per motivi diversi da un annullamento avviato dall'utente, il tempo non ti sarà addebitato. Nel caso sia tu ad annullare l'operazione, ti verrà addebitato il tempo di addestramento. I modelli addestrati possono essere esportati e scaricati gratuitamente.

AutoML Vision Edge Nessun costo A pagamento
Addestramento per la classificazione delle immagini 15 ore nodo di addestramento gratuito per account (una volta)* Le ore nodo di addestramento successive costano $ 4,95 l'una.
Addestramento per il rilevamento di oggetti 15 ore nodo di addestramento gratuito per account (una volta)* Le ore nodo di addestramento successive costano $ 18,00 l'una.
Esportazione di modelli nei dispositivi periferici Nessun costo Nessun costo

* A partire dal 7 maggio 2019

Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa da USD, si applicano i prezzi elencati nella tua valuta negli SKU di Cloud Platform.

Esempio di addestramento per il modello Classificazione delle immagini Edge

Hai addestrato un modello Classificazione delle immagini Edge per lo sviluppo che ha richiesto 1,506 ore nodo e in cui era abilitata l'opzione Interruzione anticipata. Riceverai una fattura per quanto segue:

  • ($ 4,95 per ora nodo) * (1,506 ore nodo) = $ 7,45 per l'addestramento

Esempio di addestramento per il modello Rilevamento di oggetti Edge

Hai addestrato un modello Rilevamento di oggetti Edge per lo sviluppo che ha richiesto 1,506 ore nodo e in cui era abilitata l'opzione Interruzione anticipata. Riceverai una fattura per quanto segue:

  • ($ 18,00 per ora nodo) * (1,506 ore nodo) = $ 27,11 per l'addestramento

Costi di Google Cloud Platform

Poiché le immagini da analizzare vengono memorizzate in Google Cloud Storage e tu potresti usare altre risorse di Google Cloud Platform insieme a AutoML Vision, come Google AI Platform, container e istanze di database, ti verrà addebitato anche l'uso di tali servizi. Il prezzo dell'etichettatura umana disponibile tramite il servizio AI Platform Data Labeling è disponibile nella pagina dei prezzi. Utilizza il Calcolatore prezzi di Google Cloud Platform per determinare gli altri costi in base alle tariffe attuali.

Per visualizzare lo stato di fatturazione corrente in Cloud Console, inclusi l'utilizzo e la fattura attuale, consulta la pagina relativa alla fatturazione. Per ulteriori informazioni sulla gestione del tuo account, consulta la documentazione di Cloud Billing o la pagina di assistenza per fatturazione e pagamenti.

Esamina le quote in Google Cloud Console

There are two main ways to view your current quota limits in the Google Cloud Console:

  • Using the Quotas page, which gives you a list of all your project's quota usage and limits.
  • Using the console, which gives you quota information for a particular API, including resource usage over time.

Locate specific operation quotas in the Quotas page by first selecting Cloud AutoML API from the Service menu. With Service: Cloud AutoML API selected you can then select the appropriate Metric.

Examples:

Operation descriptionMethod nameMetric name in console
Image classification: Simultaneous model training projects.locations.models.create "Concurrent image classification model creation requests"
Image classification: Online prediction projects.locations.models.predict "Online image classification prediction requests per minute"
Object detection: Simultaneous model training projects.locations.models.create "Image object detection concurrent model creation requests"
Object detection: Simultaneous offline batch prediction projects.locations.models.batchPredict "Image object detection concurrent batch prediction requests"

Quotas page:

Quotas page with AutoML Vision quotas listed