Options de ressources de calcul pour les expérimentations AutoAI dans les projets

Lorsque vous exécutez une expérimentation AutoAI dans un projet, le type, la taille et la puissance de la configuration matérielle à utiliser dépendent du type de cette expérimentation.

Configurations matérielles par défaut

Le type de configuration matérielle disponible pour votre expérimentation AutoAI dépend du type de cette dernière. Une expérimentation AutoAI standard, avec une seule source de données, aura une configuration matérielle par défaut simple. Une expérimentation AutoAI avec des données jointes aura des options pour augmenter la puissance de calcul.

Unités de capacité par heure pour les expérimentations AutoAI à une seule source de données

Type de capacité Unités de Capacité par heure
8 vCPU et 32 Go de mémoire RAM 20

Unités de capacité par heure pour les expérimentations AutoAI pendant la jointure de données

Notez que la consommation augmente avec chaque exécuteur que vous ajoutez.

Type de capacité Unités de Capacité par heure
Jointure avec 1 Driver : 2 vCPU et 8 Go de RAM + 1 Exécuteur : 2 vCPU et 8 Go de RAM 10
Jointure avec exécuteurs additionnels 5 CUH par exécuteur additionnel
Après jointure des données : 8 vCPU et 32 Go de RAM 20

Les environnements d'exécution pour AutoAI s'arrêtent automatiquement lorsque le traitement est terminé.

Utilisation du calcul dans les projets

AutoAI consomme des ressources de calcul sous forme d'unités de capacité-heures (CUH, Capacity Units-Hours) obtenues du service Watson Machine Learning.

Vous pouvez surveiller le montant mensuel total de la consommation de CUH pour le service Watson Machine Learning sur la page Environnements.

En savoir plus

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