Kalkulator Kos Latihan Model AI
Kategori: AISpesifikasi Model
Pecahan Kos
Tip Pengoptimuman Kos
- Gunakan instans spot untuk mengurangkan kos sehingga 70%
- Pertimbangkan untuk menggunakan latihan ketepatan campuran
- Optimumkan saiz batch untuk memaksimumkan penggunaan GPU
Visualisasi Kos Latihan
Maklumat Harga
Anggaran adalah berdasarkan harga awam dari penyedia awan pada Mac 2025. Kos sebenar mungkin berbeza berdasarkan kawasan, harga khas, dan faktor lain.
| Jenis GPU | AWS | Google Cloud | Azure |
|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 (80GB) | $4.10/jam | $4.00/jam | $4.30/jam |
| NVIDIA A10G (24GB) | $1.50/jam | $1.60/jam | $1.65/jam |
| NVIDIA V100 (32GB) | $3.06/jam | $2.94/jam | $3.10/jam |
| NVIDIA H100 (80GB) | $9.60/jam | $9.90/jam | $10.10/jam |
| Google TPU v4 | N/A | $8.00/jam | N/A |
Mengenai Kos Latihan Model AI
Latihan model AI besar boleh menjadi mahal dan kompleks. Kos terutamanya datang dari:
- Sumber Pengiraan: GPU/TPU mewakili komponen kos terbesar
- Penyimpanan: Untuk data latihan, titik pemeriksaan, dan versi model
- Rangkaian: Pemindahan data antara kawasan awan atau ke persekitaran anda
- Masa: Tempoh latihan bergantung pada saiz model, data, dan perkakasan
Pengira ini memberikan anggaran berdasarkan senario tipikal tetapi mungkin tidak menangkap semua nuansa konfigurasi latihan tertentu.
Pengiraan Kos Latihan Model AI Dijelaskan
Pengiraan Kos Latihan Model AI membantu pengguna menganggarkan berapa banyak kos yang mungkin diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin menggunakan GPU atau TPU berasaskan awan. Ia sangat berguna untuk pasukan dan individu yang merancang untuk melatih model bahasa besar, sistem penglihatan komputer, atau mana-mana model pembelajaran mendalam. Dengan alat ini, anda boleh membandingkan harga di kalangan penyedia utama seperti AWS, Google Cloud, dan Azure.
Dengan menyesuaikan pelbagai tetapan seperti jenis GPU, jam latihan, saiz model (dalam parameter), dan saiz dataset, pengguna boleh mendapatkan pecahan perbelanjaan yang berpotensi dan melihat dari mana kos yang paling besar datang—sama ada ia berkaitan dengan pengiraan, penyimpanan, atau rangkaian.
Formula Pengiraan Kos
Setiap komponen dianggarkan berdasarkan spesifikasi model dan harga penyedia awan.
Cara Menggunakan Kalkulator
Ikuti langkah-langkah ini untuk mendapatkan anggaran kos:
- Pilih jenis model anda – Pilihan termasuk LLM, penglihatan komputer, atau seni bina khusus.
- Sesuaikan saiz model – Gunakan penggeser atau tetapan pra (contohnya, 1B, 100B) untuk menetapkan bilangan parameter.
- Tetapkan saiz data latihan – Nyatakan berapa banyak token atau imej yang akan dilatih oleh model anda.
- Pilih GPU atau TPU – Perkakasan yang berbeza datang dengan kadar jam yang berbeza.
- Pilih berapa banyak GPU yang akan anda gunakan – Ini akan meningkatkan atau mengurangkan kos dengan sewajarnya.
- Masukkan tempoh latihan – Tetapkan berapa jam anda menjangkakan latihan akan berlangsung.
- Pilihan: Terokai tetapan lanjutan – Ubah jenis pengoptimum, ketepatan, strategi pemprosesan selari, dan penggunaan GPU.
- Klik "Kira Kos" – Kalkulator menunjukkan anggaran jumlah kos, kos setiap jam, dan pecahan terperinci.
Mengapa Kalkulator Ini Berguna
Melatih model AI di awan boleh menjadi mahal dengan cepat. Kalkulator ini membantu anda:
- Merancang bajet untuk projek yang melibatkan pembelajaran mendalam atau AI generatif.
- Membandingkan penyedia untuk mencari penyelesaian awan yang paling kos efektif.
- Menyesuaikan tetapan untuk melihat bagaimana pilihan perkakasan dan masa latihan mempengaruhi harga.
- Anggarkan penggunaan GPU dan TPU untuk tugas yang memerlukan pengiraan berat.
- Memahami pertukaran antara prestasi dan harga (contohnya, menggunakan instans spot atau ketepatan yang lebih rendah).
Tip Pengoptimuman Kos
Kalkulator ini juga menawarkan cadangan dinamik untuk mengurangkan perbelanjaan. Beberapa strategi yang berguna termasuk:
- Gunakan instans spot atau boleh dipreempt untuk penjimatan sehingga 70%.
- Latih menggunakan ketepatan campuran (FP16 atau BF16) untuk meningkatkan kelajuan dan mengurangkan penggunaan memori.
- Tambah bilangan GPU untuk model besar bagi mengurangkan masa latihan keseluruhan.
- Gunakan penanda aras gradien untuk menjimatkan memori, terutamanya untuk model di atas 10B parameter.
- Pantau latihan awal dan berhenti apabila konvergensi dicapai untuk mengelakkan pengiraan yang terbuang.
Soalan Lazim
Sejauh mana tepat anggaran tersebut?
Anggaran adalah berdasarkan harga awan awam pada Mac 2025. Kos sebenar mungkin berbeza bergantung kepada kawasan, diskaun, atau harga instans yang ditempah.
Bolehkah saya memasukkan harga khusus?
Ya. Kalkulator membolehkan anda memasukkan kos anda sendiri untuk kadar jam GPU, penyimpanan, dan trafik rangkaian di bawah tab "Khusus".
Apa maksud “saiz model”?
Ini merujuk kepada bilangan parameter yang boleh dilatih dalam model anda. Contohnya, 1B = 1 bilion parameter.
Apa yang termasuk dalam overhead?
Overhead merangkumi perkhidmatan tambahan seperti log, pemantauan, dan sokongan operasi. Ia dikira sebagai 5% daripada kos pengiraan, penyimpanan, dan rangkaian yang digabungkan.
Siapa yang menggunakan alat ini?
Kalkulator ini berguna untuk jurutera pembelajaran mesin, saintis data, penyelidik, dan sesiapa sahaja yang terlibat dalam membina atau melatih model pembelajaran mendalam di awan.
Ringkasan Ciri Utama
- Bandingkan kos di antara AWS, GCP, Azure, atau penyedia khusus anda.
- Simulasikan senario dengan jenis model dan tempoh latihan yang berbeza.
- Visualisasikan pecahan kos dan terima nasihat pengoptimuman.
- Hasilkan pautan yang boleh dikongsi untuk kerjasama atau penyimpanan rekod.
Pemikiran Akhir
Sama ada anda merancang prototaip kecil atau sesi latihan LLM berskala penuh, alat ini memberikan anda idea yang jelas tentang bagaimana konfigurasi anda mempengaruhi kos. Dengan mencuba pelbagai tetapan, anda boleh mencari keseimbangan antara kecekapan dan bajet—dan membuat keputusan yang bijak sebelum menggunakan sumber awan.