Kami tidak lagi memperbarui layanan Amazon Machine Learning atau menerima pengguna baru untuk itu. Dokumentasi ini tersedia untuk pengguna yang sudah ada, tetapi kami tidak lagi memperbaruinya. Untuk informasi selengkapnya, lihatApa itu Amazon Machine Learning.
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Harga Amazon MLS
DenganAWSlayanan, Anda hanya membayar atas apa yang Anda gunakan. Tidak ada biaya minimum dan tidak ada komitmen di muka.
Amazon Machine Learning (Amazon ML) mengenakan tarif per jam untuk waktu komputasi yang digunakan untuk menghitung statistik data dan melatih dan mengevaluasi model, dan kemudian Anda membayar jumlah prediksi yang dihasilkan untuk aplikasi Anda. Untuk prediksi real-time, Anda juga membayar biaya kapasitas cadangan per jam berdasarkan ukuran model Anda.
Amazon ML-memperkirakan biaya untuk prediksi hanya diKonsol Amazon MLS
Untuk informasi selengkapnya tentang harga Amazon MLI, lihatHarga Amazon Machine Learning
Memperkirakan Batch Prediksi Biaya
Saat Anda meminta prediksi batch dari model Amazon ML-menggunakan wizard Create Batch Prediction, Amazon MLakan memperkirakan biaya prediksi ini. Metode untuk menghitung perkiraan bervariasi berdasarkan jenis data yang tersedia.
Memperkirakan Batch Prediksi Biaya Ketika Statistik Data Tersedia
Perkiraan biaya yang paling akurat diperoleh ketika Amazon L telah menghitung statistik ringkasan pada sumber data yang digunakan untuk meminta prediksi. Statistik ini selalu dihitung untuk sumber data yang telah dibuat menggunakan konsol Amazon ML-nya. Pengguna API harus mengaturComputeStatisticsbenderaTruesaat membuat sumber data secara terprogram menggunakandibuatasourcefroms3,CreateDataSourceFromRedshift, atauCreateDataSourceFromRDSAPI. Sumber data harus berada diREADYnegara untuk statistik yang akan tersedia.
Salah satu statistik yang dihitung Amazon ML-nya adalah jumlah data record. Bila jumlah catatan data tersedia, wizard Amazon ML-Create Batch Prediction memperkirakan jumlah prediksi dengan mengalikan jumlah catatan data denganbiaya untuk prediksi batch
Biaya aktual Anda dapat bervariasi dari perkiraan ini karena alasan berikut:
-
Beberapa catatan data mungkin gagal diproses. Anda tidak ditagih untuk prediksi dari catatan data yang gagal.
-
Perkiraan tidak memperhitungkan kredit yang sudah ada sebelumnya atau penyesuaian lain yang diterapkan oleh AWS.
Memperkirakan Batch Prediksi Biaya Ketika Hanya Ukuran Data yang Tersedia
Ketika Anda meminta prediksi batch dan statistik data untuk sumber data permintaan tidak tersedia, Amazon ML-memperkirakan biaya berdasarkan hal-hal berikut:
-
Total ukuran data yang dihitung dan bertahan selama validasi datasource
-
Ukuran catatan data rata-rata, yang diperkirakan oleh Amazon ML-nya dengan membaca dan mengurai 100 MB pertama file data Anda
Untuk memperkirakan biaya prediksi batch Anda, Amazon ML-membagi total ukuran data dengan ukuran catatan data rata-rata. Metode prediksi biaya ini kurang tepat daripada metode yang digunakan ketika jumlah catatan data tersedia karena catatan pertama dari file data Anda mungkin tidak akurat mewakili ukuran catatan rata-rata.
Memperkirakan Batch Prediksi Biaya Ketika Baik Statistik Data maupun Ukuran Data yang Tersedia
Ketika tidak ada statistik data maupun ukuran data yang tersedia, Amazon MLM tidak dapat memperkirakan biaya prediksi batch Anda. Hal ini biasanya terjadi ketika sumber data yang Anda gunakan untuk meminta prediksi batch belum divalidasi oleh Amazon ML-nya. Hal ini dapat terjadi ketika Anda telah membuat sumber data yang didasarkan pada kueri Amazon Redshift (Amazon Redshift) atau Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), dan transfer data belum selesai, atau ketika pembuatan sumber data diantri di belakang operasi lain di akun Anda. Dalam hal ini, konsol Amazon XML memberi tahu Anda tentang biaya prediksi batch. Anda dapat memilih untuk melanjutkan dengan permintaan prediksi batch tanpa perkiraan, atau untuk membatalkan wizard dan kembali setelah sumber data yang digunakan untuk prediksi dalam keadaan INPROGRESS atau READY.
Memperkirakan Biaya Prediksi Waktu Nyata
Ketika Anda membuat titik akhir prediksi real-time menggunakan konsol Amazon XML, Anda akan ditampilkan estimasi biaya kapasitas cadangan, yang merupakan biaya berkelanjutan untuk memesan titik akhir untuk pemrosesan prediksi. Biaya ini bervariasi berdasarkan ukuran model, seperti yang dijelaskan padahalaman harga layanan
