Platform For AI:Machine Learning Designer の課金

概要

Machine Learning Designer のアルゴリズムコンポーネントは、ご利用状況に応じて PAI アルゴリズムコンポーネント、PAI-DLC、または MaxCompute のいずれかに対して課金が発生する場合があります。本トピックでは、PAI アルゴリズムコンポーネントの課金を例として説明します。その他の課金については、「DLC の課金」および「MaxCompute の課金」をご参照ください。すべての料金は参考価格であり、実際の課金額は請求書に記載された金額に基づきます。

課金項目

課金方法

単価はアルゴリズムの種類によって異なります。課金の詳細は以下のとおりです。

• 計算式： 課金額 = 課金時間 × 単価

  課金時間 = max(CPU コア数 × 実行時間（時間）、メモリ（GB）× 実行時間（時間） ÷ 4)

• 課金期間： コンポーネントの開始時刻から終了時刻まで。

• 課金例： 2 CPU コアおよび 5 GB のメモリを 1 時間 30 分使用するデータ分析アルゴリズムを利用した場合、課金時間は max(2 × (1 + 30/60), 5 × (1 + 30/60) ÷ 4) = 3 となります。したがって、課金額は 課金時間 × 単価 = 3 × 0.21 = 米ドル 0.63 です。各アルゴリズムタイプの単価は、以下の表に示します。

  アルゴリズムタイプ	単価（米ドル／課金時間）	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用コンポーネント。
  データ分析（data_analysis）	0.21	統計分析、機械学習、時系列分析、ネットワーク分析、金融分析用コンポーネント。
  テキスト分析（text_analysis）	0.27	テキスト分析用コンポーネント。
  ディープラーニングアルゴリズム（deep_learning）	0.16	TensorFlow の CPU 版や EasyRec シリーズなどのディープラーニング用コンポーネント。

  説明

  • PAI を有効化する際に MaxCompute を有効化している場合、MaxCompute を利用する際に、SQL Script、JOIN、UNION ALL、または Filter and Map コンポーネントを使用すると、MaxCompute の課金が発生します。

  • PAI を有効化する際に Flink を有効化している場合、Flink を計算リソースとして選択し、Alink コンポーネント を使用すると、Flink の課金が発生します。

課金例

Machine Learning Designer の実験は、複数のアルゴリズムコンポーネントから構成され、各コンポーネントには複数のサブタスクが含まれます。総コストを算出するには、各サブタスクのコストを個別に算出し、合計します。

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. 左上隅からリージョンを選択します。

   3. 左側ナビゲーションウィンドウで、ワークスペース一覧 をクリックし、対象のワークスペース名をクリックします。

   4. 左側ナビゲーションウィンドウで、モデル開発および学習 > Machine Learning Designer を選択します。

   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 をクリックして開きます。

   6. コンポーネント一覧で、PLDA コンポーネントを探します。このコンポーネントはテキスト分析カテゴリに属し、単価は 米ドル 0.27／課金時間 です。

      

2. 各ジョブが消費したリソースを確認します。

   1. 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、各青色のリンクはサブタスクに対応しています。リンクをクリックして詳細を表示します。

      

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

   5. TaskPlan セクションで、CPU およびメモリの値を確認します。

      • CPU 値を 100 で割ると CPU コア数になります。本例では、ジョブは 1 CPU コアを使用しました。

      • メモリの単位は MB です。本例では、ジョブは 1 GB のメモリを使用しました。

   6. LogView ページで、ジョブの詳細 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。表示された領域で、完了 タブをクリックします。Latency 列には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、それぞれ約 26 秒間実行されました。

3. サブタスクのコストを算出します。

   1. サブタスクの課金時間 = max(CPU コア数 × 実行時間（時間）、メモリ（GB）× 実行時間（時間） ÷ 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 × 単価 = 0.35 × 0.27 = 米ドル 0.095

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算出し、合計して PLDA コンポーネントの総コストを求めます。

5. 実験内のすべてのコンポーネントについて、上記の手順を繰り返し、コストを合計して実験全体の総コストを求めます。