Translation not up to date
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.
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 |
Özellik | Basit | Profesyonel |
---|---|---|
Kullanım işleniyor | Ayda 10 CUH | Aylık kullanım için faturalanan sınırsız CUH |
Dizüstü bilgisayarlar için saat başına kapasite birimi
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, hepsiIBM 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 tüketimi5 x 7 x 8 = 280 CUH per week
olur.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.
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.
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 |
Synthetic Data Generator için saat başına kapasite birimi sayısı
Kapasite tipi | Saat başına kapasite birimi |
---|---|
2 vCPU ve 8 GB RAM | 7 |
SPSS Modeler akışları için saat başına kapasite birimi
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
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
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
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:
- Gerek duymadığınız etkin çalıştırma zamanları durdurun.
- Hizmet planınızı yükseltin. Güncel bilgiler için bkz.Watson Studio için hizmet kataloğu sayfası.
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