Opciones de recursos de cálculo para experimentos de AutoAI en proyectos

Cuando ejecuta un experimento de AutoAI en un proyecto, el tipo, el tamaño y la potencia de la configuración de hardware disponibles dependen del tipo de experimento que cree.

Configuraciones de hardware predeterminadas

El tipo de configuración de hardware disponible para el experimento de AutoAI depende del tipo de experimento que esté creando. Un experimento de AutoAI estándar, con un solo origen de datos, tiene una única configuración de hardware predeterminada. Un experimento de AutoAI con datos unidos tiene opciones para aumentar la potencia de cálculo.

Unidades de capacidad por hora para experimentos de AutoAI utilizando un solo origen de datos

Tipo de capacidad Unidades de capacidad por hora
8 vCPU y 32 GB de RAM 20

Unidades de capacidad por hora para experimentos de AutoAI al unir datos

Tenga en cuenta que el consumo se incrementa con cada ejecutor que añade.

Tipo de capacidad Unidades de capacidad por hora
Unión con 1 controlador: 2 vCPU y 8 GB RAM + 1 ejecutor: 2 vCPU y 8 GB RAM 10
Unión con ejecutores adicionales se añaden 5 CUH por cada ejecutor adicional
Tras la unión de los datos: 8 vCPU y 32 GB RAM 20

Los tiempos de ejecución de AutoAI se detienen automáticamente cuando se completa el procesamiento.

Uso de cálculo en proyectos

AutoAI consume recursos de cálculo como CUH del servicio de Watson Machine Learning.

Puede supervisar la cantidad total mensual de consumo de CUH para el servicio Watson Machine Learning en la página Entornos.

Más información

Tema principal: Elección de recursos de cálculo para herramientas