0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Watson Studio ortamları hesaplama kullanımı
Last updated: 09 Kas 2023
Watson Studio ortamları hesaplama kullanımı

Hesaplama kullanımı, Watson Studio' da etkin bir ortam çalıştırma zamanı tarafından tüketilen kapasite birimi saati (CUH) sayısı ile hesaplanır. Watson Studio planları, kullandığınız kaynaklar için aylık olarak nasıl faturalandırıldığınızı yönetir.

Aylık her plana dahil edilen kapasite birimleri
Özellik Basit Profesyonel Standart (eski) İşletme (eski)
Kullanım işleniyor Ayda 10 CUH
Aylık kullanım için faturalanan sınırsız CUH
Ayda 10 CUH
+ daha fazlası için ödeme
Ayda 5000 CUH
+ daha fazlası için ödeme

 

Dizüstü bilgisayarlar için saat başına kapasite birimi

Not Defterleri
Kapasite tipi Dil Saat başına kapasite birimi
1 vCPU ve 4 GB RAM Python
R
0.5
2 vCPU ve 8 GB RAM Python
R
1
4 vCPU ve 16 GB RAM Python
R
2
8 vCPU ve 32 GB RAM Python
R
4
16 vCPU ve 64 GB RAM Python
R
8
Sürücü: 1 vCPU ve 4 GB RAM; 1 Executor: 1 vCPU ve 4 GB RAM Python
Spark with R ile kıvılcım
Ek yürütücü başına 1
CUH: 0.5
Sürücü: 1 vCPU ve 4 GB RAM; 1 Executor: 2 vCPU ve 8 GB RAM Python
Spark with R ile kıvılcım
1.5
Ek yürütücü başına CUH 1 'dir.
Sürücü: 2 vCPU ve 8 GB RAM; 1 Executor: 1 vCPU ve 4 GB RAM; Python
Spark with R ile kıvılcım
1.5
Ek yürütücü başına CUH 0.5
Sürücü: 2 vCPU ve 8 GB RAM; 1 Executor: 2 vCPU ve 8 GB RAM; Python
Spark with R ile kıvılcım
Ek yürütücü başına 2
CUH 1 'dir

 

Saat başına tüketilen kapasite birimi oranı aşağıdakiler için belirlenir:

  • Donanım boyutuna göre varsayılan Python ya da R ortamları ve bir ya da daha fazla çalıştırma zamanı kullanan bir projedeki kullanıcı sayısı

    Örneğin: 2 vCPUs içeren IBM Runtime 22.2 on Python 3.10 XS , bir saat çalışırsa 1 CUH tüketir. Günde 8 saat, haftada 5 gün, hepsi IBM Runtime 22.2 on Python 3.10 XS ortamını kullanan 7 kullanıcıyla çalışan bir projeniz varsa ve herkes akşamdan ayrıldığında çalıştırma zamanlarını kapatırsa, çalıştırma zamanı tüketimi 5 x 7 x 8 = 280 CUH per weekolur.

    CUH hesaplaması, aynı projede dizüstü bilgisayarlar çalıştırmak için farklı ortamlar kullanıldığında ve kullanıcılar birden çok aktif çalıştırma zamanına sahipse, hepsi kendi CUH ' larını tükettiğinde daha karmaşık hale gelir. Buna ek olarak, saatler boyunca çalışacak şekilde zamanlanmış not defterleri ve aynı şekilde CUH ' ları tüketen uzun süreli işler de olabilir.

  • Sürücünün donanım yapılandırma boyutuna ve yürütücü sayısına ve boyutuna göre varsayılan Spark ortamları.

 

Decision Optimization ile dizüstü bilgisayarlar için saat başına kapasite birimi

Saat başına tüketilen kapasite birimi oranı, donanım boyutu ve Decision Optimizationfiyatına göre belirlenir.

Decision Optimization not defterleri
Kapasite tipi Dil Saat başına kapasite birimi
1 vCPU ve 4 GB RAM Python + Decision Optimization 0.5 + 5 = 5.5
2 vCPU ve 8 GB RAM Python + Decision Optimization 1 + 5 = 6
4 vCPU ve 16 GB RAM Python + Decision Optimization 2 + 5 = 7
8 vCPU ve 32 GB RAM Python + Decision Optimization 4 + 5 = 9
16 vCPU ve 64 GB RAM Python + Decision Optimization 8 + 5 = 13

 

Watson Natural Language Processing ile dizüstü bilgisayarlar için saat başına kapasite birimi

Saat başına tüketilen kapasite birimi oranı, donanım boyutu ve Watson Doğal Dil İşleme fiyatına göre belirlenir.

Watson Natural Language Processing dizüstü bilgisayarları
Kapasite tipi Dil Saat başına kapasite birimi
1 vCPU ve 4 GB RAM Python + Watson Doğal Dil İşleme 0.5 + 5 = 5.5
2 vCPU ve 8 GB RAM Python + Watson Doğal Dil İşleme 1 + 5 = 6
4 vCPU ve 16 GB RAM Python + Watson Doğal Dil İşleme 2 + 5 = 7
8 vCPU ve 32 GB RAM Python + Watson Doğal Dil İşleme 4 + 5 = 9
16 vCPU ve 64 GB RAM Python + Watson Doğal Dil İşleme 8 + 5 = 13

 

SPSS Modeler akışları için saat başına kapasite birimi

SPSS Modeler akışları
Ad Kapasite tipi Saat başına kapasite birimi
Varsayılan SPSS XS 4 vCPU 16 GB RAM 2

 

Data Refinery ve Data Refinery akışları için saat başına kapasite birimi sayısı

Data Refinery ve Data Refinery akışları
Ad Kapasite tipi Saat başına kapasite birimi
Varsayılan Data Refinery XS çalıştırma zamanı 3 vCPU ve 12 GB RAM 1.5
Varsayılan Spark 3.3 & R 4.2 2 yürütücü her biri: 1 vCPU ve 4 GB RAM; Sürücü: 1 vCPU ve 4 GB RAM 1.5

 

RStudio için saat başına kapasite birimi

RStudio
Ad Kapasite tipi Saat başına kapasite birimi
Varsayılan RStudio XS 2 vCPU ve 8 GB RAM 1
Varsayılan RStudio M 8 vCPU ve 32 GB RAM 4
Varsayılan RStudio L 16 vCPU ve 64 GB RAM 8

 

GPU ortamları için saat başına kapasite birimi

GPU ortamları
Kapasite tipi GPU ' lar Dil Saat başına kapasite birimi
1 x NVIDIA Tesla V100 1 GPU ile Python 75
2 x NVIDIA Tesla V100 2 GPU ile Python 136

Çalıştırma zamanı kapasitesi sınırı

Watson Studio hizmet planınız için aylık çalıştırma zamanı kapasite sınırına ulaşmak üzere olduğunuzda size bildirim gönderilir. Bu durumda şunları yapabilirsiniz:

Unutma: Bir çalıştırma zamanı etkinken CUH sayacı artmaya devam eder, bu nedenle kullanmadığınız çalıştırma zamanlarını durdurun. Bir yürütme ortamını belirtik olarak durdurmazsanız, boşta durma zamanaşımından sonra yürütme ortamı durdurulur. Boşta durma süresi boyunca, faturalandırıldığınız CUH ' ları kullanmaya devam edeceksiniz.

Bir proje için çalıştırma zamanı kullanımını izleme

Bir projede etkin olan ortam yürütme ortamlarını görüntüleyebilir ve projenin Ortamlar sayfasından projenin kullanımını izleyebilirsiniz.

Bir hesap için çalıştırma zamanı kullanımını izleme

Bir projedeki etkin çalıştırma zamanları tarafından tüketilen CUH, proje oluşturulduğu sırada proje oluşturucunun profil ayarlarında seçtiği hesaba faturalanır. Bu hesap, projeyi oluşturan kişinin hesabı ya da proje oluşturucunun erişimi olan başka bir hesap olabilir. Projeye başka kullanıcılar eklenirse ve çalıştırma zamanlarını kullanırsa, bunların kullanımı proje oluşturma sırasında proje oluşturucunun seçtiği hesaba göre de faturalanır.

IBM Cloud hesap sahibi ya da yöneticisiyseniz, Ortam Yürütme Ortamları sayfasında bir hesabın çalıştırma zamanı kullanımını izleyebilirsiniz.

Tüm projelerde toplam çalıştırma zamanı kullanımını görüntülemek ve planınızın ne kadarını kullandığınızı görmek için Yönetim > Ortam çalıştırma zamanlarıseçeneklerini belirleyin.

Hesabınıza faturalanan etkin çalıştırma zamanlarının bir listesi görüntülenir. Listeyi görüntülediğiniz sırada etkin yürütme ortamları tarafından tüketilen kapasite birimlerinin yanı sıra, yürütme zamanlarını kimin, ne zaman ve hangi projeler için yarattığını görebilirsiniz.

Daha fazla bilgi

Üst konu: Bilgi işlem kaynaklarının yönetilmesi

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more