Designer計費模式，深度學習計費 - Platform For AI

Designer按演算法節點的運行時間長度和使用的計算資源計費，採用隨用隨付方式。

費用說明

根據不同的使用途徑，Designer演算法組件可能產生PAI-演算法組件、PAI-DLC或MaxCompute費用。本文以PAI-演算法組件費用為例說明，其他途徑的費用詳情請參見DLC費用、MaxCompute費用。此外，文中所有價格僅供參考，實際價格以最終賬單為準。

計費項目

計費項目	計費主體	計費方式	停止計費	計費規則
CU使用量	組件運行時間長度	後付費（隨用隨付）	停止運行組件	將組件運行消耗的資源量折算成計算時，按計算時隨用隨付。

計費方式

使用Designer演算法組件時，不同類型的演算法單價不同，詳細計費說明如下：

計費公式：賬單金額 = 計算時數量 × 單價
其中，計算時數量 = max(CPU Core數量×時間長度(h), 記憶體(GB)×時間長度(h)/4)
計費時間段：組件開始啟動並執行時間~組件停止啟動並執行時間

計費樣本：假設您在1小時30分鐘內使用資料分析類型的演算法消耗了2個CPU Core和5 GB記憶體，則計算時數量 = max(2×(1+30/60), 5×(1+30/60)/4) = 3，因此賬單金額 = 計算時數量 × 單價 = 3 × 0.21 = 0.63美元。各類型演算法的單價如下：

演算法類型	單價（美元/計算時）	演算法類型說明
資料預先處理（data_manipulation）	0.16	包括資料預先處理和特徵工程演算法組件。
資料分析（data_analysis）	0.21	包括統計分析、機器學習、時間序列、網路分析以及金融板塊演算法組件。常見演算法如binning、swing_rec_ext。
文本分析（text_analysis）	0.27	包括文本分析演算法組件。
深度學習演算法（deep_learning）	0.16	CPU版TensorFlow架構及EasyRec系列演算法等深度學習組件。

說明

如果您在開通PAI產品時組合開通了MaxCompute功能，當您使用SQL指令碼、JOIN、合并行（UNION）以及過濾與映射組件時，會產生MaxCompute費用。
如果您在開通PAI產品時組合開通了Flink功能，當您使用Alink組件且計算資源選擇Flink時，會產生Flink費用。

計費案例

Designer中的實驗由多個演算法組件組成，每個演算法組件又由多個子任務組成。計算實驗費用時，需要先計算各演算法組件下的子任務費用，再累計求和。

定位演算法組件的類別。
1. 登入PAI控制台。
2. 在頂部左上方選擇地區。
3. 在左側導覽列選擇工作空间列表，單擊指定工作空間名稱，進入對應工作空間內。
4. 在左側導覽列選擇模型开发与训练 > 可视化建模（Designer）
5. 在工作流程列表頁面，選中對應的工作流程後，單擊進入工作流程即可進入工作流程頁面。
6. 在組件列表中，定位PLDA組件屬於文本分析類，定價為0.27美元/計算時。
  在左側組件面板搜尋方塊中輸入PLDA，搜尋結果顯示該組件位於自然語言處理 > 基礎NLP路徑下。

查看作業運行消耗的資源。

在實驗頁面右側畫布中，按右鍵PLDA組件。
在捷徑功能表中，選擇查看日志。

在日誌-PLDA頁面，每條藍色連結對應一個子任務，單擊對應連結。

單擊連結後，可查看對應子任務的執行日誌，其中 logview URL 可用於查看任務詳情。日誌樣本如下。

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
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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

在LogView頁面，單擊SourceXML頁簽。
在TaskPlan下，查看CPU和Memory。
- CPU除以100，表示使用的CPU Core數量，即該作業使用了1個CPU Core。
- Memory單位為MB，即該作業使用了1 GB記憶體。
在LogView頁面，單擊Job Details頁簽。
單擊AlgoTask_0_0頁簽下的任務對象。在下方彈出的地區框中，單擊Terminated頁簽。Latency表示每個作業的運行時間長度。查看 Fuxi Jobs 地區中 MWorker 行的 Terminated 執行個體數量，以及下方執行個體列表中各執行個體的 Latency 列確認運行時間長度。
該子任務共有49個作業，每個作業的運行時間長度約為26秒。

計運算元任務的費用。
1. 子任務計算時數量 = max(CPU Core數量×時間長度(h), 記憶體(GB)×時間長度(h)/4) = max(49×1×(26/3600), 49×1×(26/3600)/4) ≈ 0.35計算時
2. 子任務的費用 = 子任務計算時數量 × 單價 = 0.35 × 0.27 = 0.095美元
計算PLDA組件下所有子任務的費用，並對所有子任務的費用累計求和，計算出PLDA組件費用。
參見上述步驟，計算實驗下所有組件的費用，並對所有組件的費用累計求和，計算出實驗費用。