Kalkulator kosztów szkolenia modeli AI
Kategoria: Sztuczna InteligencjaSpecyfikacje Modelu
Podział Kosztów
Wskazówki Dotyczące Optymalizacji Kosztów
- Użyj instancji spot, aby obniżyć koszty o nawet 70%
- Rozważ użycie treningu z mieszaną precyzją
- Optymalizuj rozmiar partii, aby maksymalizować wykorzystanie GPU
Wizualizacja Kosztów Treningu
Informacje o Cenach
Szacunki opierają się na publicznych cenach dostawców chmurowych z marca 2025. Rzeczywiste koszty mogą się różnić w zależności od regionu, specjalnych cen i innych czynników.
| Typ GPU | AWS | Google Cloud | Azure |
|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 (80GB) | $4.10/godz. | $4.00/godz. | $4.30/godz. |
| NVIDIA A10G (24GB) | $1.50/godz. | $1.60/godz. | $1.65/godz. |
| NVIDIA V100 (32GB) | $3.06/godz. | $2.94/godz. | $3.10/godz. |
| NVIDIA H100 (80GB) | $9.60/godz. | $9.90/godz. | $10.10/godz. |
| Google TPU v4 | N/D | $8.00/godz. | N/D |
O Kosztach Treningu Modelu AI
Trening dużych modeli AI może być kosztowny i skomplikowany. Koszty pochodzą głównie z:
- Zasoby Obliczeniowe: GPU/TPU stanowią największy składnik kosztów
- Przechowywanie: Dla danych treningowych, punktów kontrolnych i wersji modelu
- Sieć: Transfer danych między regionami chmurowymi lub do twojego środowiska
- Czas: Czas treningu zależy od rozmiaru modelu, danych i sprzętu
Ten kalkulator dostarcza szacunków opartych na typowych scenariuszach, ale może nie uchwycić wszystkich niuansów specyficznych konfiguracji treningowych.
Kalkulator kosztów szkolenia modeli AI - wyjaśnienie
Kalkulator kosztów szkolenia modeli AI pomaga użytkownikom oszacować, ile może kosztować szkolenie modelu uczenia maszynowego przy użyciu GPU lub TPU w chmurze. Jest szczególnie przydatny dla zespołów i osób planujących szkolenie dużych modeli językowych, systemów wizji komputerowej lub jakiegokolwiek modelu głębokiego uczenia. Dzięki temu narzędziu możesz porównać ceny u głównych dostawców, takich jak AWS, Google Cloud i Azure.
Dostosowując różne ustawienia, takie jak typ GPU, godziny szkolenia, rozmiar modelu (w parametrach) i rozmiar zbioru danych, użytkownicy mogą uzyskać szczegółowy podział potencjalnych wydatków i zobaczyć, skąd pochodzi większość kosztów — czy to z obliczeń, przechowywania, czy związanych z siecią.
Wzór na obliczanie kosztów
Każdy składnik jest szacowany na podstawie specyfikacji modelu i cen dostawcy chmury.
Jak korzystać z kalkulatora
Wykonaj te kroki, aby uzyskać oszacowanie kosztów:
- Wybierz typ swojego modelu – Opcje obejmują LLM, wizję komputerową lub niestandardowe architektury.
- Dostosuj rozmiar modelu – Użyj suwaka lub presetów (np. 1B, 100B), aby ustawić liczbę parametrów.
- Ustaw rozmiar danych treningowych – Wskaź, ile tokenów lub obrazów Twój model będzie trenował.
- Wybierz GPU lub TPU – Różny sprzęt ma różne stawki godzinowe.
- Wybierz, ile GPU będziesz używać – To odpowiednio zwiększa lub zmniejsza koszt.
- Wprowadź czas szkolenia – Ustaw, ile godzin oczekujesz, że szkolenie potrwa.
- Opcjonalnie: Zbadaj zaawansowane ustawienia – Zmodyfikuj typ optymalizatora, precyzję, strategię równoległości i wykorzystanie GPU.
- Kliknij "Oblicz koszt" – Kalkulator pokazuje oszacowany całkowity koszt, koszt godzinowy i szczegółowy podział.
Dlaczego ten kalkulator jest przydatny
Szkolenie modeli AI w chmurze może szybko stać się kosztowne. Ten kalkulator pomaga Ci:
- Planować budżety dla projektów związanych z głębokim uczeniem lub generatywną AI.
- Porównywać dostawców w celu znalezienia najbardziej opłacalnego rozwiązania chmurowego.
- Dostosowywać ustawienia aby zobaczyć, jak wybory sprzętowe i czas szkolenia wpływają na ceny.
- Szacować wykorzystanie GPU i TPU dla zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej.
- Rozumieć kompromisy między wydajnością a ceną (np. korzystanie z instancji spot lub niższej precyzji).
Wskazówki dotyczące optymalizacji kosztów
Kalkulator oferuje również dynamiczne sugestie dotyczące redukcji wydatków. Niektóre pomocne strategie obejmują:
- Korzystaj z instancji spot lub preemptible, aby zaoszczędzić do 70%.
- Trenuj używając mieszanej precyzji (FP16 lub BF16), aby poprawić szybkość i zmniejszyć zużycie pamięci.
- Zwiększ liczbę GPU dla dużych modeli, aby skrócić całkowity czas szkolenia.
- Korzystaj z punktów kontrolnych gradientu, aby zaoszczędzić pamięć, szczególnie dla modeli powyżej 10B parametrów.
- Monitoruj szkolenie na wczesnym etapie i zatrzymaj je, gdy osiągniesz zbieżność, aby uniknąć marnowania mocy obliczeniowej.
Najczęściej zadawane pytania
Jak dokładne są oszacowania?
Oszacowania są oparte na publicznych cenach chmury z marca 2025 roku. Rzeczywiste koszty mogą się różnić w zależności od regionu, rabatów lub cen zarezerwowanych instancji.
Czy mogę uwzględnić niestandardowe ceny?
Tak. Kalkulator pozwala na wprowadzenie własnych kosztów za stawkę godzinową GPU, przechowywanie i ruch sieciowy w zakładce "Niestandardowe".
Co oznacza "rozmiar modelu"?
Odwołuje się to do liczby trenowalnych parametrów w Twoim modelu. Na przykład, 1B = 1 miliard parametrów.
Co jest uwzględnione w kosztach ogólnych?
Koszty ogólne obejmują dodatkowe usługi, takie jak logowanie, monitorowanie i wsparcie operacyjne. Oblicza się je jako 5% łącznych kosztów obliczeń, przechowywania i sieci.
Dla kogo jest to narzędzie?
Ten kalkulator jest przydatny dla inżynierów uczenia maszynowego, naukowców danych, badaczy i każdego, kto jest zaangażowany w budowanie lub szkolenie modeli głębokiego uczenia w chmurze.
Podsumowanie kluczowych funkcji
- Porównuj koszty w AWS, GCP, Azure lub w swojej niestandardowej konfiguracji.
- Symuluj scenariusze z różnymi typami modeli i czasami szkolenia.
- Wizualizuj podział kosztów i otrzymuj porady dotyczące optymalizacji.
- Generuj link do udostępnienia w celu współpracy lub prowadzenia dokumentacji.
Ostateczne przemyślenia
Bez względu na to, czy planujesz mały prototyp, czy pełnoskalowe szkolenie LLM, to narzędzie daje Ci jasny obraz tego, jak Twoja konfiguracja wpływa na koszty. Eksperymentując z różnymi ustawieniami, możesz znaleźć równowagę między wydajnością a budżetem — i podejmować świadome decyzje przed zaangażowaniem zasobów chmurowych.