Cennik AutoML Vision

Ceny AutoML Vision zależą od używanej funkcji: klasyfikacji obrazów, wykrywania obiektów lub AutoML Vision Edge.

Klasyfikacja obrazów

Klasyfikacja obrazów AutoML Vision umożliwia wytrenowanie niestandardowych modeli systemów uczących się do klasyfikowania obrazów w niestandardowy zestaw kategorii.

Opłaty za korzystanie z klasyfikacji obrazów AutoML Vision są określane na podstawie wykorzystania zasobów zarówno w ramach trenowania, jak i prognozowania online.

Bezpłatny okres próbny

Ceny obowiązujące 21 listopada 2019 r. o godzinie 00:00 czasu pacyficznego to:

Możesz bezpłatnie sklasyfikować AutoML Vision Image Classification, używając 40 bezpłatnych godzin pracy węzłów na potrzeby trenowania i prognozowania online oraz 1 bezpłatną godzinę pracy węzłów na potrzeby prognozowania zbiorczego na jedno konto rozliczeniowe. Twoje bezpłatne godziny pracy są wydawane tuż przed utworzeniem pierwszego modelu. W przypadku prognozy zbiorczej godzina bezpłatnego węzła jest wydawana w chwili zainicjowania pierwszej prognozy zbiorczej. Masz na to nawet rok.

Ceny podane w dolarach amerykańskich (USD). Jeśli płacisz w walucie innej niż USD, obowiązują ceny podane w Twojej walucie na stronie kodów SKU dla usługi Cloud Platform.

Koszty trenowania klasyfikacji obrazów

Koszt trenowania modelu AutoML Vision Image Classification wynosi 3,15 USD za godzinę węzła.

W każdej jednostce czasu używamy równolegle ośmiu węzłów, przy czym każdy węzeł jest odpowiednikiem maszyny n1-standard-8 z dołączonym procesorem NVIDIA® Tesla® V100. Patrz tabela poniżej*.

Czas potrzebny na wytrenowanie modelu zależy od rozmiaru i złożoności danych treningowych. Wielu klientów przekonało się, że do zbudowania modelu eksperymentalnego wystarczy 8 godzin pracy węzłów (około 1 godziny) Dodatkowy czas trenowania zwiększa dokładność do poziomu produkcyjnego. Funkcja wczesnego zatrzymywania gwarantuje, że szkolenie będzie zatrzymywać się, gdy nie będzie możliwe zwiększenie dokładności.

Płacisz tylko za wykorzystane godziny obliczeniowe. Jeśli z jakiegoś powodu szkolenie nie powiedzie się z powodu anulowania inicjowanego przez użytkownika, nie obciążymy Cię płatnością za ten czas. Jeśli anulujesz operację, pobierzemy opłatę za czas trenowania.

Przykład trenowania

Przykład 1. Model Cloud ze szkoleniem do wznawiania

Wytrenowano model klasyfikacji Cloud Image w eksperymentalnych zastosowaniach po 40 godzinach pracy węzłów. Dwa dni później poświęcono 16 godzin pracy na trenowanie, które można było wznowić, by się przygotować. w środowisku produkcyjnym.

Otrzymasz rachunek, który będzie zawierał:

  • (3,15 USD za godzinę węzła) * (40 godzin pracy węzłów) = 126,00 USD na początkowy okres trenowania
  • (3,15 USD za godzinę węzła) * (16 godzin pracy węzłów) = 50,40 USD za trenowanie z możliwością wznowienia

Przykład 2 – model Cloud z wcześniejszym zatrzymaniem

Wytrenowano model klasyfikacji obrazów Cloud, który wymagał trenowania 32 godzin węzłów, podczas gdy budżet ustawiano na 40 godzin pracy węzłów, a wcześniej było przerywane. W tym przykładzie upłynęły tylko 4 godziny, ale trenowanie odbywa się równolegle w 8 węzłach. Skumulowany czas trenowania wynosił 32,12 godzin pracy węzłów, dlatego opłata wynosiła:

  • (3,15 USD za godzinę węzła) * ( 32,12 godzin pracy węzłów) = 101,18 USD (USD) w przypadku trenowania

Koszty wdrożenia obrazów i prognoz

Aby można było dostarczać prognozy online, modele muszą zostać wdrożone.

Pamiętaj, że procesory graficzne i procesory są przypisane do modelu tak, aby prognozy nie były opóźnione z powodu opóźnienia uruchomienia.

Koszt wdrożenia i prognozy to 1,25 USD za godzinę pracy węzła. Jeden węzeł zwykle wystarcza do większości ruchu eksperymentalnego. Liczbę węzłów możesz dostosować podczas wdrażania modelu. Po wybraniu liczby węzłów do wdrożenia w zintegrowanym interfejsie otrzymujesz szacunkową liczbę zapytań prognozowanych na sekundę obsługiwanych przez model.

W przypadku przewidywania zbiorczego cena wynosi 2, 02 USD za godzinę pracy węzła, a jedna godzina węzła jest bezpłatna dla każdego konta (jeden raz).

Na podstawie równoważnej konfiguracji maszyny dla tego węzła szacowany koszt wyniesie około 40 USD za partię miliona obrazów. Może on być znacznie wyższy, gdy złożone modele lub obrazy potrzebują więcej czasu na wygenerowanie prognoz.

Pamiętaj, że opłata jest pobierana tylko za wykorzystane godziny pracy węzłów, a nie za czas rzeczywisty. Anulowanie żądania prognozy zbiorczej po uruchomieniu obliczeń nie spowoduje naliczenia opłat za wykorzystane godziny pracy węzłów. Możesz nie uzyskać częściowych wyników prognozy, ponieważ cały potok zostanie przerwany bez wymaganego przetwarzania końcowego. Zasoby zostaną zwolnione. Jeśli operacja nie zwróciła wyników w oczekiwanym czasie, skontaktuj się z zespołem pomocy Google Cloud Platform następnego dnia.

Przykłady wdrożenia i prognozowania

Przykład 1. Prognoza online dla starej usługi przewidywania

Dotyczy to tylko modeli wytrenowanych przed wydaniem funkcji odświeżania Beta podczas 9 października 2019 roku. W zintegrowanym interfejsie użytkownika modele te są wyświetlane z wdrożeniem „0 węzłów”. Będą one wyświetlać podpowiedzi online w starym formacie, aż do ponownego wdrożenia. Podpowiedzi online przestaną działać 21 lutego 2020 r., chyba że wdrożysz ponownie.

Wysłałeś milion obrazów do modelu klasyfikacji obrazów Cloud na potrzeby prognozowania w miesięcznym cyklu rozliczeniowym. Pierwsze 1000 zdjęć jest bezpłatnych. Za pozostałe 999 000 zdjęć naliczymy:

  • (3 zł / 1000 obrazów) * (999 000 obrazów) = 2997,00 zł w przypadku usług przewidywania online

Przykład 2. Model Cloud z automatycznym wdrażaniem

Opłaty za wdrożenie modelu zatrzymają się dopiero po wycofaniu wytrenowanego modelu. Załóżmy, że w czasie trenowania wybrano automatyczną implementację, więc po zakończeniu trenowania model został automatycznie wdrożony w jednym węźle. A potem zapomnisz o automatycznym wdrożeniu modelu. W takim przypadku w ciągu miesiąca otrzymasz rachunek za:

  • (1,25 USD za godzinę węzła) * (1 węzeł) * (24 godziny dziennie) * (30 dni) = 900 USD (USD) w przypadku wdrożenia i prognoz online

Przykład 3 – wdrażanie, prognozowanie online i cofanie wdrożenia

Możesz jednak zrezygnować z automatycznego wdrażania i wdrożyć później w razie potrzeby. Wdrożony model był używany do prognozowania online, a następnie natychmiast go wycofałeś. Od chwili, gdy wdrożony model był gotowy do prognozowania online, do momentu wywołania interfejsu API do wycofania, czas zegarowy był potrzebny po 0,242 godziny. W związku z tym otrzymasz:

  • 1,25 USD na godzinę pracy węzła) * (1 węzeł) * (0,242 godziny) = 0,30 USD (USD)

Przykład 4. Prognoza zbiorcza

W ramach pojedynczego zadania przesłałeś 100 000 obrazów w prognozie zbiorczej w miesięcznym cyklu rozliczeniowym. Załóżmy, że potokowi wsadowemu udało się uzyskać prognozy dzięki równoczesnemu wykorzystaniu trzech węzłów przez 0,75 godziny, co daje 2,25 godziny pracy węzłów czasu. Możesz zauważyć, że przed zwróceniem wyników mija jedna godzina zegara ściennego, a nie 0,75 godziny. Dzieje się tak, ponieważ przed rozpoczęciem i po prognozowaniu zbiorczym istnieją etapy przetwarzania wstępnego i po nim, a także między etapami.

Opłata zostanie naliczona:

  • (2,02 USD za godzinę węzła) * (2,25 godzin pracy węzłów) = 4,55 USD za usługi prognozowania zbiorczego

Ceny obowiązujące 21 listopada 2019 r. o godzinie 00:00 czasu pacyficznego to:

Klasyfikacja obrazów Bezpłatne Płatne
Szkolenie Pierwsze 40 godzin pracy węzłów jest bezpłatnych (jednorazowo). 3,15 USD za godzinę pracy węzłów
Prognozowanie wdrożenia i indywidualnego Pierwsze 40 godzin pracy węzłów jest bezpłatnych (jednorazowo). 1,25 USD za godzinę pracy węzłów
Prognoza zbiorcza Pierwsza godzina pracy węzłów jest bezpłatna (jednorazowo). 2,02 USD za godzinę pracy węzłów

Jeśli płacisz w walucie innej niż USD, obowiązują ceny podane w Twojej walucie na stronie kodów SKU dla usługi Cloud Platform.

Wykrywanie obiektów

Funkcja wykrywania obiektów AutoML Vision umożliwia wytrenowanie niestandardowych modeli wykrywania obiektów, aby umożliwić lokalizowanie niestandardowego zestawu obiektów na zdjęciach.

Ceny wykrywania obiektów AutoML Vision są określane na podstawie wykorzystania zasobów zarówno w przypadku trenowania, jak i prognozowania online.

Bezpłatny okres próbny

Możesz wypróbować usługę wykrywania obiektów AutoML Vision bezpłatnie, używając 40 bezpłatnych godzin pracy węzłów na potrzeby trenowania i prognozowania online oraz 1 bezpłatną godzinę pracy węzłów na potrzeby prognozowania zbiorczego na jedno konto rozliczeniowe. Godziny pracy bezpłatnych węzłów są wydawane tuż przed utworzeniem pierwszego modelu. W przypadku przewidywania wsadowego godzina bezpłatnego węzła jest wydawana w chwili zainicjowania pierwszego prognozy partii. Masz na to nawet rok.

Ceny podane w dolarach amerykańskich (USD). Jeśli płacisz w walucie innej niż USD, obowiązują ceny podane w Twojej walucie na stronie kodów SKU dla usługi Cloud Platform.

Koszty trenowania wykrywania obiektów

Koszt trenowania modelu wykrywania obiektów AutoML Vision wynosi 3,15 USD za godzinę węzła.

W każdej jednostce czasu używamy 9 węzłów równolegle, a każdy węzeł odpowiada odpowiednikowi maszyny n1-standard-8 z dołączonym procesorem graficznym NVIDIA® Tesla® V100. Patrz tabela poniżej*.

Czas potrzebny na wytrenowanie modelu zależy od rozmiaru i złożoności danych treningowych. Wielu klientów przyznaje,że do utworzenia modelu zawierającego maksymalnie 5000 obrazów z etykietą wystarcza 40 godzin pracy węzłów (około 5 godzin ściennych).

Płacisz tylko za wykorzystane godziny obliczeniowe. Jeśli szkolenie nie powiedzie się z innego powodu niż anulowanie przez użytkownika, nie obciążymy Cię za nie płatnością. Jeśli anulujesz operację, zostanie naliczona opłata za czas trenowania.

Przykład trenowania

Wytrenowano model wykrywania obiektów Cloud, który wymagał trenowania 38,207 godzin pracy węzłów, podczas gdy budżet wynosił 40 godzin przy włączonym wcześniejszym zatrzymaniu. Mimo że czas ścienny, który upłynął podczas trenowania, może wynosić 5 godzin, zadanie trenowania będzie używać 9 węzłów równolegle. To wyjaśnia, dlaczego opłaty za węzły są znacznie wyższe w przypadku 38,207. Otrzymasz rachunek za:

  • (3,15 USD na godzinę węzła) * ( 38,207 godzin pracy węzłów) = 120,35 USD na szkolenie

Koszty wdrożenia wykrywania obiektów i prognozowania

Aby można było dostarczać prognozy online, modele muszą zostać wdrożone.

Pamiętaj, że procesory graficzne są alokowane w modelu, dzięki czemu prognozy nie są opóźniane z powodu opóźnienia uruchomienia.

Koszt wdrożenia i prognozy wynosi 1,82 USD za godzinę węzła. W każdej jednostce czasu używamy 1 węzła odpowiadającego maszynie n1-standard-4 z procesorem NVIDIA® P100. Patrz tabela poniżej**.

Wielu klientów przyznaje, że podczas jednej godziny pracy węzłów może obsłużyć maksymalnie 1,5 zapytania na sekundę. Liczbę węzłów możesz dostosować podczas wdrażania modelu.

Przykłady wdrożenia i prognozowania

Jeśli to możliwe, usuń wdrożenia modeli, jeśli nie są potrzebne. Modele możesz wdrożyć później, gdy będą potrzebne ponownie do prognozowania.

Przykład 1 – wdrażanie i przewidywanie online

Wdrożyliśmy model wykrywania obiektów Cloud w 10 węzłach i przesłaliśmy milion obrazów do prognoz w okresie 20.25 godzin. Po użyciu usługi prognozowania wycofasz ten model hostowany w chmurze. Ponieważ wycofałeś model, płatności będą ograniczone do 20,25 godzin na każdy z 10 węzłów. Zebrane zarobki wyniosą 202,5 godzin pracy. Mimo że przesłałeś milion obrazów do wykonania prognozy, nie ma opłat za obraz. Otrzymasz zatem rachunek za:

  • (1,82 USD za godzinę węzła) * (202,5 godzin pracy węzłów) = 368,55 USD za wdrożenie i prognozowanie

Przykład 2 – Wdrażanie i prognoza online

Opłaty za wdrożenie modelu wykrywania obiektów mogą zostać zatrzymane tylko po wycofaniu wytrenowanego modelu. Załóżmy, że w czasie trenowania wybrano automatyczną implementację, więc po zakończeniu trenowania model został automatycznie wdrożony w 1 węźle. A potem zapomnisz o automatycznym wdrożeniu modelu. W takim przypadku w ciągu miesiąca otrzymasz rachunek za:

  • (1,82 USD za godzinę węzła) * (1 węzeł) * (24 godziny dziennie) * (30 dni) = 1310,40 USD w przypadku wdrożenia i prognoz

Przykład 3. Prognoza zbiorcza

W miesięcznym cyklu rozliczeniowym przesłano 100 000 obrazów w ramach pojedynczego zadania do prognozy zbiorczej. Załóżmy, że potok wsadowy uzyskał prognozy dzięki jednoczesnemu wykorzystaniu trzech węzłów przez 5,45 godziny, co dało 16,35 węzła godz. obliczonych godzin. Możesz zwrócić uwagę, że przed zwróceniem wyników minęło sześć godzin zegara. Dzieje się tak dlatego, że prognozy zbiorcze są realizowane między etapami wstępnego i końcowego przetwarzania. Poza tym między etapami trzeba poczekać.

Opłata zostanie naliczona:

  • (2,02 USD za godzinę węzła) * (16,35 godzin pracy węzłów) = 33,03 USD za prognozowanie zbiorcze
Wykrywanie obiektów Bezpłatne Płatne
Szkolenie Pierwsze 40 godzin pracy węzłów jest bezpłatnych (jednorazowo). 3,15 USD za godzinę pracy węzłów
Prognozowanie wdrożenia i indywidualnego Pierwsze 40 godzin pracy węzłów jest bezpłatnych (jednorazowo). 1,82 USD za godzinę pracy węzłów
Prognoza zbiorcza Pierwsza godzina pracy węzłów jest bezpłatna (jednorazowo). 2,02 USD za godzinę pracy węzłów

Jeśli płacisz w walucie innej niż USD, obowiązują ceny podane w Twojej walucie na stronie kodów SKU dla usługi Cloud Platform.

AutoML Vision Edge

Modele Edge są trenowane w TPU.

  • Klasyfikacja obrazów: koszt trenowania modelu AutoML Vision Edge na potrzeby klasyfikacji obrazów wynosi 4,95 USD za godzinę.
  • Wykrywanie obiektów: koszt trenowania modelu AutoML Vision Edge w zakresie wykrywania obiektów wynosi 18 USD za godzinę.

Na każdą jednostkę czasu używasz 1 węzła, gdzie jest on odpowiednikiem maszyny Cloud TPU v2.

Bezpłatny okres próbny

Możesz bezpłatnie wypróbować Edge, używając 15 bezpłatnych godzin pracy węzłów na potrzeby trenowania na konto rozliczeniowe. Twoje bezpłatne godziny pracy węzłów są przyznawane bezpośrednio przed utworzeniem pierwszego modelu i masz na to nawet rok.

Wielu klientów przyznaje, że 3 godziny pracy węzłów są wystarczające, by utworzyć model zawierający maksymalnie 5 tys. obrazów oznaczonych etykietami.

Płacisz tylko za wykorzystane godziny obliczeniowe. jeśli szkolenie nie powiedzie się z jakiegokolwiek innego powodu niż rozpoczęte przez użytkownika anulowanie, nie naliczymy za nie opłaty. Jeśli anulujesz operację, pobierzemy opłatę za czas trenowania. Wytrenowane modele można bezpłatnie eksportować i pobierać.

AutoML Vision Edge Bezpłatne Płatne
Szkolenie dotyczące klasyfikacji obrazów 15 godzin bezpłatnego trenowania na każdym koncie (jednorazowo)* Kolejne godziny trenowania to 4,95 USD za godzinę
Szkolenie dotyczące wykrywania obiektów 15 godzin bezpłatnego trenowania na każdym koncie (jednorazowo)* Kolejne godziny trenowania to 18 USD za godzinę
Eksportowanie modeli na urządzenia brzegowe Bezpłatne Bezpłatne

* Obowiązuje od 7 maja 2019 r.

Jeśli płacisz w walucie innej niż USD, obowiązują ceny podane w Twojej walucie na stronie kodów SKU dla usługi Cloud Platform.

Przykład trenowania klasyfikacji obrazów brzegowych

Wytrenowano model Edge dla klasyfikacji obrazów na potrzeby programowania, który wymagał 1506 godzin pracy węzłów z wcześniejszym zatrzymaniem. Otrzymasz rachunek za:

  • (4,95 USD za godzinę węzła) * (1,506 godzin pracy węzłów) = 7,45 USD za szkolenie

Przykład trenowania obiektu Edge

Wytrenowano model Edge dla wykrywania obiektów na potrzeby programowania, który wymagał 1,506 godzin pracy węzłów z włączonym wcześniejszym zatrzymaniem. Otrzymasz rachunek za:

  • (18,00 USD na godzinę węzła) * (1,506 godzin pracy węzłów) = 27,11 USD na trenowanie

Koszty Google Cloud Platform

Ponieważ przechowujesz obrazy do analizy w Google Cloud Storage i w połączeniu z AutoML Vision możesz używać innych zasobów Google Cloud Platform, takich jak Google AI Platform, kontenery i instancje bazy danych, również zostaną naliczone opłaty za korzystanie z tych usług. Cenę dotyczącą etykiet własnych obsługiwanych przez usługę dodawania etykiet do danych w AI Platform można sprawdzić na stronie z cennikiem. Aby poznać inne koszty na podstawie bieżących stawek, użyj kalkulatora cen Google Cloud Platform.

Aby sprawdzić bieżący stan rozliczeń w Cloud Console, w tym użycie i aktualny rachunek, odwiedź stronę Rozliczenia. Więcej informacji o zarządzaniu kontem znajdziesz w dokumentacji płatności w chmurze oraz w pomocy dotyczącej rozliczeń i płatności.

Sprawdź limity w Google Cloud Console

Istnieją dwa główne sposoby wyświetlania bieżących limitów w Google Cloud Console:

  • Strona Limity zawiera listę wszystkich limitów i limitów wykorzystania w projekcie.
  • Korzystanie z konsoli, która zawiera informacje o limicie określonego interfejsu API, w tym o korzystaniu z niego w czasie.

Określ limity operacji na stronie Limity, wybierając najpierw opcję Cloud AutoML API z menu Usługa. Po wybraniu opcji Usługa: Cloud AutoML API możesz wybrać odpowiednie dane.

Przykłady:

Opis operacjiNazwa metodyNazwa wskaźnika w konsoli
Klasyfikacja obrazów: jednoczesne szkolenie modeli projects.locations.models.create „ requestsądania utworzenia modelu równoczesnej klasyfikacji obrazów”
Klasyfikacja obrazów: przewidywanie działań online projects.locations.models.predict „Liczba żądań prognozy klasyfikacji obrazów online na minutę”
Wykrywanie obiektów: jednoczesne szkolenie modeli projects.locations.models.create „Równoczesne żądania tworzenia modeli obrazów”
Wykrywanie obiektów: jednoczesne prognozowanie zbiorcze offline projects.locations.models.batchPredict „Równoczesne żądania zbiorczego wykrywania obiektów graficznych”

Strona z limitami:

Strona Limity z limitami AutoML Vision

Co dalej?