Non aggiorniamo più il servizio Amazon Machine Learning né accettiamo nuovi utenti. Questa documentazione è disponibile per gli utenti esistenti, ma non la aggiorniamo più. Per ulteriori informazioni, consulta Cos'è Amazon Machine Learning.
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Con AWS i servizi, paghi solo per ciò che usi. Non sono previste tariffe minime né impegni anticipati.
Amazon Machine Learning (Amazon ML) addebita una tariffa oraria per il tempo di calcolo utilizzato per calcolare le statistiche dei dati e addestrare e valutare i modelli, quindi paghi per il numero di previsioni generate per la tua applicazione. Per le previsioni in tempo reale si paga anche una tariffa oraria per la capacità riservata, in base alle dimensioni del modello.
Amazon ML stima i costi per le previsioni solo nella console Amazon ML
Per ulteriori informazioni sui prezzi di Amazon ML, consulta la pagina dei prezzi di Amazon Machine Learning
Stima dei costi delle previsioni in batch
Quando richiedi previsioni in batch da un modello Amazon ML utilizzando la procedura guidata Create Batch Prediction, Amazon ML stima il costo di tali previsioni. Il metodo per calcolare la stima varia in base al tipo di dati disponibili.
Stima dei costi delle previsioni in batch quando sono disponibili dati statistici
La stima dei costi più accurata si ottiene quando Amazon ML ha già calcolato statistiche di riepilogo sull'origine dati utilizzata per richiedere le previsioni. Queste statistiche vengono sempre calcolate per le origini dati che sono state create utilizzando la console Amazon ML. Gli utenti dell'API devono impostare il ComputeStatistics flag su True quando creano origini dati a livello di codice utilizzando S3 o RDS. CreateDataSourceFrom CreateDataSourceFromRedshiftCreateDataSourceFrom APIs Affinché le statistiche siano disponibili, l'origine dati deve essere nello stato READY.
Una delle statistiche calcolate da Amazon ML è il numero di record di dati. Quando il numero di record di dati è disponibile, la procedura guidata Amazon ML Create Batch Prediction stima il numero di previsioni moltiplicando il numero di record di dati per la tariffa per le previsioni in batch.
Il costo effettivo può variare rispetto a tale stima per i motivi seguenti:
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Alcuni dei record di dati potrebbe fallire l'elaborazione. Le previsioni da record di dati non riusciti non vengono fatturate.
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La stima non considera i crediti preesistenti o altre modifiche applicate da AWS.
Stima dei costi delle previsioni in batch quando sono disponibili solo le dimensioni
Quando richiedi una previsione in batch e le statistiche dei dati per l'origine dati della richiesta non sono disponibili, Amazon ML stima il costo in base a quanto segue:
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La dimensione totale dei dati che è calcolata e persiste durante la convalida dell'origine dati
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La dimensione media dei record di dati, stimata da Amazon ML leggendo e analizzando i primi 100 MB del file di dati
Per stimare il costo della previsione dei batch, Amazon ML divide la dimensione totale dei dati per la dimensione media dei record di dati. Questo metodo di previsione del costo è meno preciso del metodo utilizzato quando è disponibile il numero di record di dati perché i primi record del file di dati potrebbero non rappresentare accuratamente la dimensione media dei record.
Stima dei costi delle previsioni in batch quando non sono disponibili né dati statistici né dimensioni dei dati
Quando non sono disponibili né le statistiche né le dimensioni dei dati, Amazon ML non è in grado di stimare il costo delle previsioni dei batch. Questo è in genere il caso in cui l'origine dati che utilizzi per richiedere le previsioni in batch non è ancora stata convalidata da Amazon ML. Ciò può accadere quando hai creato un'origine dati basata su una query Amazon Redshift (Amazon Redshift) o Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) e il trasferimento dei dati non è ancora stato completato, o quando la creazione dell'origine dati è in coda rispetto ad altre operazioni nel tuo account. In questo caso, la console Amazon ML ti informa sulle tariffe per la previsione dei batch. Si può scegliere di procedere con la richiesta di previsione in batch senza una stima, oppure di annullare la procedura guidata e di ritornare quando l'origine dati utilizzata per le previsioni si trova nello stato INPROGRESS o READY.
Stima dei costi delle previsioni in tempo reale
Quando crei un endpoint di previsione in tempo reale utilizzando la console Amazon ML, ti verrà mostrato il costo stimato della capacità di riserva, che è un addebito continuo per la prenotazione dell'endpoint per l'elaborazione delle previsioni. Questo addebito varia in base alle dimensioni del modello, come spiegato nella pagina dei prezzi dei servizi
