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プロジェクトでの AutoAI エクスペリメントのリソース・オプションの計算
最終更新: 2024年11月21日
プロジェクトで AutoAI エクスペリメントを実行する場合、使用可能なハードウェア構成のタイプ、サイズ、および能力は、作成するエクスペリメントのタイプに依存します。
デフォルトのハードウェア構成
AutoAI エクスペリメントに使用できるハードウェア構成のタイプは、作成するエクスペリメントのタイプに依存します。 単一のデータ・ソースを使用する標準的な AutoAI エクスペリメントには、単一のデフォルト・ハードウェア構成があります。 結合されたデータを使用した AutoAI エクスペリメントには、計算能力を向上させるためのオプションがあります。
AutoAI エクスペリメントの 1 時間当たりのキャパシティー・ユニット
| キャパシティー・タイプ | 1 時間当たりのキャパシティー・ユニット |
|---|---|
| 8 vCPU および 32 GB RAM | 20 |
処理が完了すると、AutoAI のランタイムは自動的に停止します。
プロジェクトのコンピュート使用量
AutoAIは、watsonx.aiRuntime サービスから CUH として計算リソースを消費する。
プロジェクトのManageタブにあるResource usageページで、watsonx.aiRuntime サービスの CUH 消費量の月間合計を監視できます。
CUH を消費するものは何ですか?
キャパシティー・ユニット時間 (CUH) は、ツールでの作業ではなく、実行中の資産に対して消費されます。 つまり、AutoAI,で実験を定義するための消費料金はかかりませんが、モデル候補パイプラインを訓練するために実験を実行するための料金がかかります。 同様に、AutoAI,で作成されたモデルのデプロイメントやデプロイジョブの定義には料金はかかりませんが、デプロイジョブの実行やデプロイされたモデルのスコアリングには料金がかかります。
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親トピック: ツールのコンピュート・リソースの選択