Ressourcenoptionen für AutoAI-Experimente in Projekten berechnen
Wenn Sie ein AutoAI-Experiment in einem Projekt ausführen, hängt der Typ, die Größe und die Leistung der verfügbaren Hardwarekonfiguration von dem Typ des Experiments ab, den Sie erstellen.
StandardHardwarekonfigurationen
Die Art der Hardwarekonfiguration, die für Ihr AutoAI-Experiment zur Verfügung steht, hängt von der Art des Experiments ab, das Sie erstellen. Ein Standard-AutoAI-Experiment mit einer einzigen Datenquelle verfügt über eine einzige Standardhardware-Konfiguration. Ein AutoAI-Experiment mit verbundenen Daten hat Optionen zur Erhöhung der Rechenleistung.
Capacity-Units pro Stunde für AutoAI-Experimente
| Kapazitätstyp | Capacity-Units pro Stunde |
|---|---|
| 8 vCPU und 32 GB RAM | 20 Jahre |
Die Laufzeiten für AutoAI stoppen automatisch, wenn die Verarbeitung abgeschlossen ist.
Rechenleistungsnutzung in Projekten
AutoAI verbraucht Rechenressourcen wie CUH aus dem Watson Machine Learning Service.
Sie können den monatlichen Gesamtverbrauch an CUH für den Service Watson Machine Learning auf der Seite Ressourcennutzung auf der Registerkarte Verwalten Ihres Projekts überwachen.
Was verbraucht CUH?
Kapazitätseinheitenstunden (CUH) werden für die Ausführung von Assets verbraucht, nicht für die Arbeit in Tools. Das heißt, es gibt keine Nutzungsgebühr für die Definition von Experimenten in AutoAI, aber es gibt eine Gebühr für die Ausführung des Experiments, um die Modellkandidatenpipelines zu trainieren. Ebenso fallen keine Gebühren für die Definition eines Bereitstellungs-oder Bereitstellungsjobs für ein Modell an, das mit AutoAIerstellt wurde, aber es fallen Gebühren für die Ausführung eines Bereitstellungsjobs oder das Scoring des bereitgestellten Modells an.
Weitere Informationen
- AutoAI
- Service 'Watson Machine Learning'
- Rechenressourcenoptionen für Assets und Bereitstellungen in Bereichen
- Kontoressourcennutzung überwachen
Übergeordnetes Thema: Auswählen von Rechenressourcen für Tools