El costo de la infraestructura depende de los siguientes factores:
- El número de máquinas que utiliza. Puede configurar los parámetros asociados durante el entrenamiento del modelo, la inferencia por lotes o la inferencia en línea.
- El tipo de máquinas que utiliza. Puede configurar este parámetro durante el entrenamiento del modelo, la inferencia por lotes o la inferencia en línea.
- El tiempo durante el cual las máquinas están en uso.
- Si está entrenando un modelo o realizando inferencias por lotes, esta es una medida del tiempo total de procesamiento de la operación.
- Si está realizando inferencias en línea, esta es una medida del tiempo que su modelo está implementado en un punto final.
Los flujos de trabajo tabulares ejecutan varios servicios dependientes en su proyecto: Dataflow , BigQuery , Cloud Storage , Vertex AI Pipelines y Vertex AI Training . Se le cobrará directamente por estos servicios.
Ejemplos de cálculo de costes de formación
Ejemplo 1: conjunto de datos de 110 MB en formato CSV, entrenado durante una hora con la configuración de hardware predeterminada.
El desglose de costos para el flujo de trabajo predeterminado con Búsqueda y capacitación de arquitectura es el siguiente:
| Servicio | Costo |
|---|---|
| Ejemplo de flujo de datos y generación de estadísticas | $2 (el flujo de datos se ejecutó durante 7 minutos) |
| Transformaciones de datos y características de Dataflow | $3 (el flujo de datos se ejecutó durante 10 minutos) |
| Entrenamiento de IA Vertex | 0,8 h x $20 + 0,2 h x $20 + $3,3 costo de SSD + costo del contenedor de canalización = $24 (48 min de ajuste, 12 min de capacitación) |
| Tuberías de IA de Vertex | 1 carrera x $0,03 = $0,03 |
| Total excluyendo destilación del modelo | $27.03 |
Opcionalmente, puede habilitar la destilación de modelos para reducir el tamaño del modelo resultante. El desglose de costos es el siguiente:
| Servicio | Costo |
|---|---|
| Total excluyendo destilación del modelo | $27.03 |
| Entrenamiento de IA Vertex para la destilación de modelos | $1 |
| Datos de flujo de datos, transformaciones de características para la destilación de modelos | $3 (el flujo de datos se ejecutó durante 10 minutos) |
| Inferencia de lotes para la destilación de modelos | $7 |
| Total incluyendo destilación del modelo | $38.03 |
Ejemplo 2: conjunto de datos de 1,84 TB en BigQuery, entrenado durante 20 horas con anulación de hardware.
La configuración de hardware para este ejemplo es la siguiente:
| Nombre de configuración del hardware | Valor |
|---|---|
| estadísticas_y_ejemplo_generación_flujo_de_datos_tipo_de_máquina | n1-estándar-16 |
| estadísticas_y_ejemplo_generación_flujo_de_datos_máximo_de_trabajadores | 100 |
| estadísticas_y_ejemplo_generación_flujo_de_datos_tamaño_de_disco_gb | 40 |
| tipo de máquina de flujo de datos de transformación | n1-estándar-16 |
| número máximo de trabajadores del flujo de datos de transformación | 100 |
| tamaño de disco de flujo de datos de transformación_gb | 200 |
| predicción del tipo de máquina de lote de destilación | n1-estándar-2 |
| predicción del recuento inicial de réplicas por lotes de destilación | 200 |
| lote de destilación predecir recuento máximo de réplicas | 200 |
El desglose de costos para el flujo de trabajo predeterminado con Búsqueda y capacitación de arquitectura es el siguiente:
| Servicio | Costo |
|---|---|
| Ejemplo de flujo de datos y generación de estadísticas | $518 (el flujo de datos se ejecutó durante 6 horas) |
| Datos de flujo de datos, transformaciones de características | $471 (el flujo de datos se ejecutó durante 6 horas) |
| Entrenamiento de IA Vertex | 17 horas x $20 + 3 horas x $20 + $41,5 costo de SSD + costo del contenedor de canalización = $555 (17 horas de ajuste, 3 horas de capacitación) |
| Tuberías de IA de Vertex | 1 carrera x $0,03 = $0,03 |
| Total | $1544.03 |