Platform For AI:Machine Learning Designer の課金

課金の概要

Machine Learning Designer のアルゴリズムコンポーネントを使用すると、PAI アルゴリズムコンポーネント、PAI-DLC、または MaxCompute の料金が発生する場合があります。本ドキュメントでは、PAI アルゴリズムコンポーネントの料金を例として説明します。その他の料金については、「DLC 課金」および「MaxCompute 課金」をご参照ください。本ドキュメントに記載されている価格はすべて参考価格です。実際の料金は請求書に表示されます。

課金項目

課金方法

Machine Learning Designer のアルゴリズムコンポーネントを使用する場合、アルゴリズムタイプによって単位価格が異なります。課金は以下の式で計算されます。

• 課金数式： 請求額 ＝ 課金時間 × 単位価格

  課金時間 ＝ max（CPU コア数 × 持続時間（h）、メモリ（GB）× 持続時間（h）÷ 4）

• 課金持続時間： コンポーネントの開始から停止までの時間が課金対象となります。

• 課金例： データ分析アルゴリズムを使用し、2 CPU コアと 5 GB のメモリを 1 時間 30 分間使用したと仮定します。この場合の課金時間は次のとおりです：max（2 ×（1 ＋ 30／60）、5 ×（1 ＋ 30／60）÷ 4）＝ 3。請求額は以下のとおり計算されます：請求額 ＝ 課金時間 × 単位価格 ＝ 3 × 0.21 ＝ 0.63 USD。各アルゴリズムタイプの単位価格は次の表のとおりです。

  アルゴリズムタイプ	単位価格（USD／課金時間）	アルゴリズムタイプの説明
  データ前処理（data_manipulation）	0.16	データ前処理および特徴量エンジニアリングのアルゴリズムコンポーネントを含みます。
  データ分析（data_analysis）	0.21	統計分析、機械学習、時系列、ネットワーク分析、金融のアルゴリズムコンポーネントを含みます。代表的なアルゴリズムには、ビニングや swing_rec_ext があります。
  テキスト分析（text_analysis）	0.27	テキスト分析のアルゴリズムコンポーネントを含みます。
  ディープ ラーニングアルゴリズム（deep_learning）	0.16	TensorFlow フレームワークの CPU 版や EasyRec シリーズアルゴリズムなどのディープ ラーニングコンポーネントを含みます。

  説明

  • PAI を有効化する際に MaxCompute を有効にしている場合、SQL スクリプト、結合、ユニオン、および フィルタリングとマッピング コンポーネントを使用すると、MaxCompute リソースの料金が発生します。「MaxCompute 課金」をご参照ください。

  • PAI を有効化する際に Flink を有効にし、計算リソースとして Flink を選択している場合、Alink コンポーネント を使用すると Flink リソースの料金が発生します。「Flink 課金」をご参照ください。

課金例

通常、Machine Learning Designer の実験は複数のアルゴリズムコンポーネントで構成され、各アルゴリズムコンポーネントは複数のサブタスクで構成されています。そのため、実験のコストを計算するには、まず各アルゴリズムコンポーネントのサブタスクごとのコストを計算し、それらを合計して総コストを算出します。

1. アルゴリズムコンポーネントのカテゴリを特定します。

   1. PAI コンソール にログインします。

   2. 左上隅でリージョンを選択します。

   3. 左側のナビゲーションウィンドウで ワークスペース をクリックします。表示されたページで、対象のワークスペース名をクリックします。

   4. 左側のナビゲーションウィンドウで、モデル開発・トレーニング > Machine Learning Designer の順に選択します。

   5. [ワークフロー] ページで対象のワークフローを選択し、ワークフローへ移動 をクリックします。

   6. コンポーネント一覧で PLDA コンポーネントを見つけます。これはテキスト分析カテゴリに属しており、 1 課金時間あたり 0.27 USD で課金されます。

      

2. ジョブで消費されたリソースを確認します。

   1. 実験キャンバス上で PLDA コンポーネントを右クリックします。

   2. ショートカットメニューから ログの表示 を選択します。

   3. Log-PLDA ページで、青色のリンクがそれぞれサブタスクに対応しています。リンクをクリックできます。

      

   4. LogView ページで SourceXML タブをクリックします。

   5. TaskPlan の下に CPU とメモリが表示されます。

      • CPU の値を 100 で割ると使用された CPU コア数になります。このジョブでは 1 CPU コアを使用しています。

      • メモリの単位は MB です。このジョブでは 1 GB のメモリを使用しています。

   6. LogView ページで ジョブ詳細 タブをクリックします。

   7. AlgoTask_0_0 タブでタスクオブジェクトをクリックします。表示されるダイアログボックスで 終了済み タブをクリックします。レイテンシに各ジョブの実行時間が表示されます。

      このサブタスクには 49 個のジョブがあり、各ジョブの実行時間は約 26 秒です。

3. サブタスクのコストを計算します。

   1. サブタスクの課金時間 ＝ max（CPU コア数 × 持続時間（h）、メモリ（GB）× 持続時間（h）÷ 4）＝ max（49 × 1 ×（26／3600）、49 × 1 ×（26／3600）÷ 4）≈ 0.35 課金時間

   2. サブタスクのコスト ＝ サブタスクの課金時間 × 単位価格 ＝ 0.35 × 0.27 ＝ 0.095 USD

4. PLDA コンポーネント内のすべてのサブタスクのコストを計算し、合計して PLDA コンポーネントの総コストを算出します。

5. 上記の手順を繰り返して、実験内のすべてのコンポーネントのコストを計算し、合計して実験の総コストを算出します。