Platform For AI:Penagihan untuk Machine Learning Designer

Ikhtisar penagihan

Bergantung pada penggunaannya, komponen Machine Learning Designer dapat menimbulkan biaya untuk komponen algoritma PAI, PAI-DLC, atau MaxCompute. Topik ini menjelaskan penagihan untuk komponen algoritma PAI. Untuk informasi mengenai biaya lainnya, lihat penagihan DLC dan penagihan MaxCompute. Semua harga dalam topik ini hanya untuk referensi. Tagihan akhir Anda didasarkan pada penggunaan aktual.

Item yang dapat ditagih

Metode penagihan

Harga satuan bervariasi berdasarkan jenis algoritma:

• Rumus penagihan: Total biaya = Jumlah jam yang dapat ditagih × Harga satuan

  Jumlah jam yang dapat ditagih = max(CPU Cores × Durasi (jam), Memory (GB) × Durasi (jam) / 4)

• Durasi penagihan: Waktu dari saat komponen mulai hingga berhenti berjalan.

• Contoh penagihan: Misalkan algoritma analisis data menggunakan 2 CPU core dan memori 5 GB selama 1,5 jam. Jumlah jam yang dapat ditagih dihitung sebagai max(2 × 1,5, 5 × 1,5 / 4) = 3. Oleh karena itu, total biaya = Jumlah jam yang dapat ditagih × Harga satuan = 3 × 0,21 = 0,63 USD. Tabel berikut mencantumkan harga satuan untuk berbagai jenis algoritma.

  Algorithm type	Unit price (USD/billable hour)	Description
  Data preprocessing (data_manipulation)	0,16	Termasuk komponen algoritma pra-pemrosesan data dan rekayasa fitur.
  Data analysis (data_analysis)	0,21	Termasuk komponen algoritma untuk analisis statistik, pembelajaran mesin, deret waktu, analisis jaringan, dan keuangan. Algoritma umum termasuk binning dan swing_rec_ext.
  Text analysis (text_analysis)	0,27	Termasuk komponen algoritma analisis teks.
  Deep learning algorithm (deep_learning)	0,16	Termasuk komponen pembelajaran mendalam seperti framework TensorFlow berbasis CPU dan algoritma seri EasyRec.

  Catatan

  • Jika Anda mengaktifkan MaxCompute saat mengaktifkan PAI, Anda akan dikenakan biaya MaxCompute saat menggunakan komponen seperti SQL Script, Join, Union, dan Filtering and Mapping.

  • Jika Anda mengaktifkan Flink saat mengaktifkan PAI, Anda akan dikenakan biaya Flink saat menggunakan komponen Alink dan memilih Flink sebagai sumber daya komputasi.

Contoh penagihan

Alur kerja di Machine Learning Designer biasanya terdiri dari beberapa komponen algoritma, dan setiap komponen dapat memiliki beberapa subtask. Untuk menghitung total biaya suatu alur kerja, hitung biaya setiap subtask untuk setiap komponen, lalu jumlahkan hasilnya.

1. Identifikasi kategori komponen algoritma.

   1. Masuk ke Konsol PAI.

   2. Di pojok kiri atas, pilih Wilayah.

   3. Di panel navigasi sebelah kiri, klik Workspaces. Klik nama ruang kerja target Anda.

   4. Di panel navigasi sebelah kiri, pilih Model Training > Visualized Modeling (Designer).

   5. Pada halaman Workflows, pilih alur kerja target dan klik Go to workflow.

   6. Di daftar komponen, temukan komponen PLDA, yang termasuk dalam kategori text analysis dengan harga 0,27 USD/jam yang dapat ditagih.

      Di kotak pencarian panel komponen di sebelah kiri, masukkan PLDA. Komponen ini berada di bawah Natural Language Processing > Basic NLP.

2. Lihat sumber daya yang dikonsumsi oleh pekerjaan.

   1. Pada kanvas alur kerja, klik kanan komponen PLDA.

   2. Dari menu pintasan, pilih View Logs.

   3. Pada halaman Log-PLDA, setiap tautan biru mewakili satu subtask. Klik tautan tersebut.

      Klik tautan untuk melihat log eksekusi subtask yang sesuai. Gunakan URL logview untuk memeriksa detail tugas. Berikut adalah contoh log.

      http://logview.odps.aliyun.com/logview/?h=http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api&p=test1_new_1&i=20220316085544166gh393yv03_df019e64_07f5_4295_b5f4_39f78f2120e8&token=czhk0Z6Y0pqcjh0L2lCeS9uazJub2xQNVFNPSxPRFBTX09CTzoxNDQ5NjMxNjg2NjgzNDI1LDE2NTAwMTI5NDkseyJTdGF0ZW1lbnQiOlt7IkFjdGlvbiI6WyJvZHBzOlJlYWQiXSwiUmVzb3VyY2UiOlsiYWNzOm9kcHM6Kjpwcm9qZWN0cy90ZXN0MV9uZXdfMS9pbnN0YW5jZXMvMjAyMjAzMTYwODU1NDQxNjZnaDM5M3l2MDNfZGYwMTllNjRfMDdmNV80Mjk1X2I1ZjRfMzlmNzhmMjEyMGU4Il0sIkVmZmVjdCI6IkFsbG93In1dLCJWZXJzaW9uIjoiMSJ9
      c3QxX25ld18xL2luc3RhbmNlcy8yMDIyMDMxNjA4NTU0NDE2NmdoMzkzeXYwM19kZjAxOWU2NF8wN2Y1XzQyOTVfYjVmNF8zOWY3OGYyMTIwZTgiXSwiRWZmZWN0IjoiQWxsb3cifV0sIlZlcnNpb24iOiIxIn0=
      2022-03-16 16:55:49,997 INFO: saving odps instance id xxx to xxx
      Sub Instance ID = xxx
      http://logview.odps.aliyun.com/logview/?h=http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api&p=test1_new_1&i=20220316085546170g2493yv03_46b70dze_810d_493f_8ac1_5345de55f43e&token=YTZBMlIVcjNhZic1aC9Xek1lWSmRRT0xrYXRFPSxPRFBTX09CTzoxNDQ5NjMxNjg2NjgzNDI1LDE2NTAwMTI5NDkseyJTdGF0ZW1lbnQiOlt7IkFjdGlvbiI6WyJvZHBzOlJlYWQiXSwiUmVzb3VyY2UiOlsiYWNzOm9kcHM6Kjpwcm9qZWN0cy90ZXN0MV9uZXdfMS9pbnN0YW5jZXMvMjAyMjAzMTYwODU1NDYxNzBnMjQ5M3l2MDNfNDZiNzBkemVfODEwZF80OTNmXzhhYzFfNTM0NWRlNTVmNDNlIl0sIkVmZmVjdCI6IkFsbG93In1dLCJWZXJzaW9uIjoiMSJ9
      c3QxX25ld18xL2luc3RhbmNlcy8yMDIyMDMxNjA4NTU0NjE3MGcyNDkzeXYwM180NmI3MGR6ZV84MTBkXzQ5M2ZfOGFjMV81MzQ1ZGU1NWY0M2UiXSwiRWZmZWN0IjoiQWxsb3cifV0sIlZlcnNpb24iOiIxIn0=
      lda: 2022-03-16 16:55:50 MWorker_job:0/0/0[0%]
      lda: 2022-03-16 16:55:56 MWorker_job:0/0/0[0%]
      lda: 2022-03-16 16:56:02 MWorker_job:32/0/49[0%]
      lda: 2022-03-16 16:56:08 MWorker_job:32/0/49[0%]
      lda: 2022-03-16 16:56:14 MWorker_job:49/0/49[0%]
      lda: 2022-03-16 16:56:20 MWorker_job:0/49/49[100%]
      OK
      2022-03-16 16:56:32,707 INFO: execute maxCompute command succeed
      2022-03-16 16:56:32,707 INFO: return code: 0
      2022-03-16 16:56:32,707 INFO: end executing 1 command
      2022-03-16 16:56:32,707 INFO: write output artifact

   4. Pada halaman LogView, klik tab SourceXML.

   5. Di bawah TaskPlan, lihat nilai CPU dan Memory.

      • Untuk mengetahui jumlah core CPU yang digunakan, bagi nilai CPU dengan 100. Dalam kasus ini, pekerjaan menggunakan 1 core CPU.

      • Nilai Memory dalam satuan MB. Dalam kasus ini, pekerjaan menggunakan memori 1 GB.

   6. Pada halaman LogView, klik tab Job Details.

   7. Klik objek tugas pada tab AlgoTask_0_0. Klik tab Terminated. Kolom Latency menunjukkan waktu proses setiap pekerjaan. Lihat jumlah instans Terminated untuk MWorker di bagian Fuxi Jobs dan periksa kolom Latency untuk setiap instans dalam daftar di bawahnya guna menentukan waktu proses.

      Subtask ini memiliki 49 pekerjaan, dan setiap pekerjaan berjalan sekitar 26 detik.

3. Hitung biaya subtask.

   1. Jumlah jam yang dapat ditagih untuk subtask = max(CPU Cores × Durasi (jam), Memory (GB) × Durasi (jam) / 4) = max(49 × 1 × (26/3600), 49 × 1 × (26/3600) / 4) ≈ 0,35 jam yang dapat ditagih

   2. Biaya subtask = Jumlah jam yang dapat ditagih untuk subtask × Harga satuan = 0,35 × 0,27 = 0,095 USD

4. Jumlahkan biaya semua subtask untuk mendapatkan total biaya komponen PLDA.

5. Ulangi langkah-langkah ini untuk semua komponen dalam alur kerja dan jumlahkan biayanya untuk menemukan total biaya.