Kræver brugen af disse værktøjer et månedligt eller årligt abonnement, eller er der en vis mængde gratis brug?
Når man overvejer brugen af Google Cloud Machine Learning-værktøjer, især til big data-træningsprocesser, er det vigtigt at forstå prismodellerne, gratis brugstilladelser og potentielle supportmuligheder for personer med begrænsede økonomiske midler. Google Cloud Platform (GCP) tilbyder en række tjenester, der er relevante for maskinlæring og big data-analyse, såsom AI Platform (nu kaldet Vertex AI), BigQuery, Cloud Storage og Compute Engine, hver med sin egen prisstruktur.
Abonnements- og prismodeller
Google Cloud Platform kræver ikke et traditionelt månedligt eller årligt abonnementsgebyr blot for at have en konto. I stedet fungerer GCP på et pay-as-you-go-faktureringssystem. Det betyder, at brugerne opkræves baseret på de faktisk forbrugte ressourcer, såsom beregningstid, lagerplads og API-kald. Der er ingen forudgående omkostninger eller obligatoriske abonnementsforpligtelser, medmindre du vælger en supportpakke eller en specifik virksomhedstjeneste.
For maskinlæring og big data-aktiviteter er de mest relevante omkostninger:
– Beregningsressourcer (f.eks. CPU'er, GPU'er, TPU'er til træningsmodeller)
– Lagring (til datasæt, modelartefakter og logfiler)
– Dataoverførsel (ved flytning af data ind og ud af GCP)
– Brug af administrerede tjenester (f.eks. brug af BigQuery til analyser eller Vertex AI til modeltræning og implementering)
Gratis brugsniveauer og kreditter
GCP tilbyder både løbende gratis niveauer og salgsfremmende kreditter:
1. Altid gratis niveau:
Nogle GCP-tjenester tilbyder et "Altid gratis"-niveau, der er beregnet til små arbejdsbyrder, læring eller prototypeudvikling. For eksempel:
– Google Cloud Storage: 5 GB regional lagerplads pr. måned, med visse begrænsninger på drift og netværksudgang.
– BigQuery: 1 TB forespørgsler pr. måned og 10 GB lagerplads.
– Compute Engine: 1 f1-micro-instans pr. måned på udvalgte lokationer.
– AI-platform/Vertex AI: Selvom der ikke er et direkte, altid gratis niveau til modeltræning, tilbyder nogle relaterede komponenter og API'er (såsom AutoML) et begrænset antal gratis forudsigelser eller træningstimer.
Disse kvoter er automatisk tilgængelige for alle konti og nulstilles hver måned.
2. Gratis prøvekredit:
Nye brugere modtager en kredit på 300 USD, der er gyldig i 90 dage efter oprettelse af kontoen. Denne kredit kan bruges på stort set alle GCP-tjenester, herunder maskinlæring og big data-værktøjer. Den er især nyttig til at udforske større arbejdsbyrder eller mere avancerede funktioner ud over det altid gratis niveau.
Lavindkomst- og uddannelsesstøtte
For personer med lav indkomst eller ressourcesvage baggrunde tilbyder Google ikke direkte rabatter eller indkomstbaserede priser på sine cloudtjenester. Der er dog alternative måder at få adgang til yderligere ressourcer:
- Uddannelsesprogrammer:
Studerende og fakultetsmedlemmer på akkrediterede institutioner kan kvalificere sig til GCP-kreditter via Google Cloud for Education. Disse kreditter kan være betydelige og er ofte rettet mod kursusarbejde, forskning eller uddannelsesprojekter. Institutioner eller undervisere skal ansøge på vegne af deres studerende.
- Forskningsstipendier:
Google tilbyder lejlighedsvis cloud-kreditter til forskere gennem akademiske partnerskaber eller ansøgningsbaserede tilskudsprogrammer. Disse er konkurrenceprægede og kræver indsendelse af et forslag.
- Nonprofit support:
Kvalificerede nonprofitorganisationer kan ansøge om Google til nonprofitorganisationer, som nogle gange inkluderer cloud-kreditter eller adgang til tjenester, der er gavnlige for projekter med social effekt.
Ressourceoptimering for omkostningseffektiv brug
For brugere med begrænsede budgetter kan flere strategier hjælpe med at optimere brugen af maskinlæringsværktøjer og big data-løsninger på Google Cloud:
- Effektiv databehandling:
Brug administrerede tjenester som BigQuery, der kan skaleres til big data-niveauer, men primært opkræver betaling for data, der scannes og lagres. Effektive forespørgsler og partitionering af data kan reducere omkostningerne betydeligt.
- Spot- og forebyggende tilfælde:
Når du kører beregningsintensiv modeltræning, bør du overveje at bruge præemptible VM-instanser eller Spot VM'er, som kan være op til 80 % billigere end standardinstanser, selvom de kan blive afbrudt af Google når som helst.
- AutoML vs. brugerdefineret træning:
Vertex AI leverer AutoML-funktioner, der kan automatisere modeltræning og -justering, men de kan være dyrere i timen sammenlignet med manuel modeludvikling med open source-biblioteker på Compute Engine. Afvej kompromiserne baseret på dine projektbehov og budget.
- Lagring af data i omkostningseffektive niveauer:
Cloud Storage tilbyder standard-, nearline-, coldline- og arkivniveauer. Flyt data, der sjældent tilgås, til billigere lagringsklasser.
- Overvågning og budgetter:
GCP giver brugerne mulighed for at oprette budgetter, advarsler og detaljerede faktureringsrapporter. Dette er afgørende for brugere med lav indkomst for at undgå utilsigtet overforbrug.
Eksempel: Træning af en maskinlæringsmodel med begrænsede midler
Antag, at en bruger ønsker at træne en deep learning-model på et stort datasæt, der er gemt i Cloud Storage. Sådan kan omkostningerne styres:
– Brugeren gemmer op til 5 GB træningsdata gratis hver måned.
– Træningen udføres på en lille Compute Engine-instans med brug af den gratis prøveperiodekredit på 300 USD.
– Resultaterne logges til BigQuery, hvor den gratis forespørgselskvote på 1 TB udnyttes.
– Brugeren opretter en budgetalarm på $50 for at overvåge forbruget og undgå at overskride de gratis kreditter.
Hvis træningsarbejdsbyrden overstiger det altid gratis niveau eller tilgængelige kreditter, vil brugeren blive faktureret for yderligere lagerplads, beregningstimer eller BigQuery-brug til standardtakster.
Eksempler på servicepriser (fra slutningen af 2023, tjek altid aktuelle priser):
– Compute Engine: Fra $0.01/time for de mindste maskintyper, højere for GPU/TPU-brug.
– BigQuery: $5 pr. TB behandlet data (de første 1 TB pr. måned gratis).
– Cloud-lagring: ~$0.02/GB/måned for standard regional lagring, mindre for koldere niveauer.
– Vertex AI-træning: 0.15 USD/time for basale CPU'er, 0.43 USD/time for standard GPU'er.
Adgangskontrol og projektstyring
Et centralt aspekt ved effektiv brug af GCP er at administrere projekter og tilladelser:
– Organiser arbejdet i separate projekter, hver med sin egen fakturering og kvoter.
– Brug IAM (Identitets- og Adgangsstyring) til at begrænse, hvem der kan lancere dyre ressourcer.
Sammenligning med andre platforme
Andre cloud-udbydere, såsom AWS og Azure, har lignende pay-as-you-go-modeller og gratis tilbud, med lejlighedsvise variationer i deres uddannelsesmæssige eller nonprofitorganisationsstøtte. Open source-værktøjer, der kører lokalt eller på institutionelle klynger, kan være et alternativ for dem, der ikke har adgang til tilstrækkelige cloud-kreditter.
Opsummeringsparagraf
Google Cloud Platform kræver ikke et månedligt eller årligt abonnement for adgang til sine maskinlærings- og big data-tjenester. I stedet faktureres forbruget i henhold til det faktiske ressourceforbrug, med både altid gratis brugsniveauer og en generøs introduktionskredit til nye brugere. Selvom der ikke er specifikke indkomstbaserede rabatter, kan enkeltpersoner få adgang til yderligere ressourcer via uddannelses-, forsknings- eller nonprofitprogrammer. Grundig planlægning, løbende overvågning og fornuftig brug af gratis kvoter er afgørende for at få mest muligt ud af GCP-ressourcer med begrænsede økonomiske midler. Omhyggelig udvælgelse af tjenester, optimering af arbejdsbyrder og regelmæssig gennemgang af fakturering hjælper med at sikre, at brugerne kan udnytte cloudbaserede maskinlærings- og big data-værktøjer uden unødvendige udgifter.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Big data til træningsmodeller i skyen:
- Hvad er et neuralt netværk?
- Skal funktioner, der repræsenterer data, være i et numerisk format og organiseret i funktionskolonner?
- Hvad er indlæringshastigheden i maskinlæring?
- Er den normalt anbefalede datafordeling mellem træning og evaluering tæt på 80 % til 20 % tilsvarende?
- Hvad med at køre ML-modeller i en hybrid opsætning, hvor eksisterende modeller kører lokalt med resultater sendt over til skyen?
- Hvordan indlæses big data til AI-modellen?
- Hvad betyder det at betjene en model?
- Hvorfor anses det for at være den bedste tilgang til at lægge data i skyen, når man arbejder med store datasæt til maskinlæring?
- Hvornår anbefales Google Transfer Appliance til overførsel af store datasæt?
- Hvad er formålet med gsutil, og hvordan letter det hurtigere overførselsjob?
Se flere spørgsmål og svar i Big data til træningsmodeller i skyen