Wir aktualisieren den Amazon Machine Learning Learning-Service nicht mehr und akzeptieren auch keine neuen Benutzer mehr dafür. Diese Dokumentation ist für bestehende Benutzer verfügbar, wir aktualisieren sie jedoch nicht mehr. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon Machine Learning.
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Preise für Amazon ML
Bei AWS Services zahlen Sie nur für das, was Sie tatsächlich nutzen. Es fallen keine Mindestgebühren oder Vorauszahlungen an.
Amazon Machine Learning (Amazon ML) berechnet einen Stundensatz für die Rechenzeit, die für die Berechnung von Datenstatistiken und das Trainieren und Auswerten von Modellen verwendet wird. Anschließend zahlen Sie für die Anzahl der Prognosen, die für Ihre Anwendung generiert wurden. Für Echtzeit-Voraussagen können Sie auch für eine reservierte Kapazität bezahlen, deren Größe sich nach der Größe Ihres Modells richtet.
Amazon ML schätzt die Kosten für Prognosen nur in der Amazon ML-Konsole
Weitere Informationen zu den Amazon ML-Preisen finden Sie unter Amazon Machine Learning Learning-Preise
Einschätzen von Stapelvoraussagekosten
Wenn Sie mithilfe des Assistenten „Batch-Vorhersage erstellen“ Batch-Prognosen aus einem Amazon ML-Modell anfordern, schätzt Amazon ML die Kosten dieser Prognosen. Die Methode zum Berechnen der Schätzung variiert je nach Art der verfügbaren Daten.
Einschätzen der Kosten für eine Stapelvoraussage mit verfügbaren Datenstatistiken
Die genaueste Kostenschätzung erhält man, wenn Amazon ML bereits zusammenfassende Statistiken über die Datenquelle berechnet hat, die für die Anforderung von Prognosen verwendet wurde. Diese Statistiken werden immer für Datenquellen berechnet, die mit der Amazon ML-Konsole erstellt wurden. API-Benutzer müssen das ComputeStatistics Flag auf setzen, True wenn sie Datenquellen programmgesteuert mit dem S3, oder dem CreateDataSourceFrom RDS erstellen. CreateDataSourceFromRedshiftCreateDataSourceFrom APIs Die Datenquelle muss den Status READY aufweisen, damit die Statistiken zur Verfügung stehen.
Eine der Statistiken, die Amazon ML berechnet, ist die Anzahl der Datensätze. Wenn die Anzahl der Datensätze verfügbar ist, schätzt der Amazon ML Create Batch Prediction Wizard die Anzahl der Prognosen, indem er die Anzahl der Datensätze mit der Gebühr für Batch-Prognosen
Ihre tatsächlichen Kosten können von dieser Schätzung aus folgenden Gründen abweichen:
-
Einige der Datensätze werden nicht verarbeitet. Datensätze von nicht verarbeiteten Voraussagen werden nicht in Rechnung gestellt.
-
Die Schätzung berücksichtigt keine Gutschriften oder andere Anpassungen, die von AWS angewendet werden.
Einschätzen der Kosten für eine Stapelvoraussage mit verfügbarer Datengröße
Wenn Sie eine Batch-Vorhersage anfordern und die Datenstatistiken für die Anforderungsdatenquelle nicht verfügbar sind, schätzt Amazon ML die Kosten auf der Grundlage der folgenden Werte:
-
Die Größe der gesamten Daten, die während der Datenquellenvalidierung berechnet und beibehalten werden.
-
Die durchschnittliche Datensatzgröße, die Amazon ML durch Lesen und Analysieren der ersten 100 MB Ihrer Datendatei schätzt
Um die Kosten Ihrer Batch-Vorhersage zu schätzen, dividiert Amazon ML die Gesamtdatengröße durch die durchschnittliche Datensatzgröße. Diese Methode der Kostenvoraussage ist weniger genau als die Methode, die verwendet wird, wenn die Anzahl der Datensätze verfügbar ist, da die ersten Datensätze der Datendatei die durchschnittliche Datensatzgröße möglicherweise nicht genau widergeben.
Einschätzen der Kosten für eine Stapelvoraussage ohne Datenstatistiken und Datengröße
Wenn weder Datenstatistiken noch die Datengröße verfügbar sind, kann Amazon ML die Kosten Ihrer Batchprognosen nicht abschätzen. Dies ist häufig der Fall, wenn die Datenquelle, die Sie für die Anforderung von Batch-Vorhersagen verwenden, noch nicht von Amazon ML validiert wurde. Dies kann passieren, wenn Sie eine Datenquelle erstellt haben, die auf einer Amazon Redshift- (Amazon Redshift) - oder Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) -Abfrage basiert, und die Datenübertragung noch nicht abgeschlossen ist, oder wenn die Erstellung einer Datenquelle hinter anderen Vorgängen in Ihrem Konto in der Warteschlange steht. In diesem Fall informiert Sie die Amazon ML-Konsole über die Gebühren für die Batch-Vorhersage. Sie können dann entweder ohne Einschätzung mit der Anfrage der Stapelvoraussage fortfahren, oder Sie können den Assistenten beenden und zurückkehren, nachdem die für Voraussagen verwendete Datenquelle den Status INPROGRESS oder READY aufweist.
Einschätzen von Echtzeit-Voraussagekosten
Wenn Sie mit der Amazon ML-Konsole einen Echtzeit-Prognoseendpunkt erstellen, wird Ihnen die geschätzte Reservekapazitätsgebühr angezeigt. Dabei handelt es sich um eine fortlaufende Gebühr für die Reservierung des Endpunkts für die Prognoseverarbeitung. Diese Gebühr variiert je nach Größe des Modells, wie auf der Service-Seite mit den Preisen
