Plans de service Watson Machine Learning
Vous utilisez des ressources Watson Machine Learning , qui sont mesurées en heures d'unité de capacité (CUH), lorsque vous entraînez des modèles AutoAI , exécutez des modèles d'apprentissage automatique ou évaluez des modèles déployés. Vous utilisez les ressources de Watson Machine Learning, mesurées par les jetons consommés ou à un taux horaire, lorsque vous exécutez des services d'inférence avec des modèles de fondation. Cette rubrique décrit les différents plans que vous pouvez choisir, les services inclus et la façon dont les ressources de calcul sont calculées.
Watson Machine Learning dans Cloud Pak for Data as a Service et watsonx
Le plan Watson Machine Learning inclut des détails pour watsonx.ai. Watsonx.ai est un studio d'outils intégrés pour travailler avec l'IA générative, basée sur des modèles de base et des modèles d'apprentissage automatique. Si vous utilisez Cloud Pak for Data as a Service, les détails relatifs à l'utilisation des modèles de base et à l'inférence des invites de décompte à l'aide des unités de ressources ne s'appliquent pas à votre plan.
Si vous êtes activé pour watsonx et Cloud Pak for Data as a Service, vous pouvez basculer entre les deux plateformes.
Choix d'un plan Watson Machine Learning
Les plans Watson Machine Learning régissent la façon dont vous êtes facturé pour les modèles que vous entraînez et déployez avec Watson Machine Learning et pour les invites que vous utilisez avec les modèles de base. Choisissez un plan en fonction de vos besoins :
- Lite est un forfait gratuit avec une capacité limitée. Choisissez ce plan si vous évaluez Watson Machine Learning et souhaitez tester ses fonctions. Le plan Lite ne prend pas en charge l'exécution d'une expérimentation d'optimisation de modèle de base sur watsonx.
- Essentials est un plan de paiement à l'utilisation qui vous offre la flexibilité nécessaire pour créer, déployer et gérer des modèles adaptés à vos besoins.
- Standard est un plan d'entreprise à haute capacité conçu pour prendre en charge tous les besoins d'apprentissage automatique d'une organisation. Les heures d'unité de capacité sont fournies à un taux fixe, tandis que la consommation d'unité de ressource est payée au fur et à mesure.
Pour plus d'informations sur la planification et la tarification, voir la machine d'apprentissage IBM Cloud.
Comment la consommation de ressources est-elle suivie ?
À des fins de comptage et de facturation, les modèles d'apprentissage automatique et les déploiements ou les modèles de base sont mesurés à l'aide de ces paramètres de tarification :
Les mesures de capacité par unité d'heure (CUH) permettent de calculer la consommation de ressources par unité d'heure à des fins d'utilisation et de facturation. CUH mesure toutes les activités de Watson Machine Learning à l'exception de l'inférence de modèle de base.
L'unité de ressource (UR) mesure la consommation d'inférence du modèle de base. L'inférence est le processus d'appel du modèle de base pour générer une sortie en réponse à une invite. Chaque unité de requête est égale à 1000 jetons. Un jeton est une unité de texte de base (généralement 4 caractères ou 0.75 mots) utilisée dans l'entrée ou la sortie d'une invite de modèle de base.
Le taux horaire est utilisé pour calculer les frais pour les modèles de fondation personnalisés que vous importez dans watsonx.ai et déployez. Le tarif est basé sur la taille de la configuration et est facturé pour la durée du déploiement du modèle.
Le taux de page est utilisé pour calculer les frais d'extraction du texte du document. Le taux de pages est fixé par le plan.
Qu'est-ce qui est mesuré pour la consommation des ressources ?
Les ressources, qu'elles soient mesurées avec des heures d'unité de capacité (CUH) ou des unités de ressources (RU), sont consommées pour les actifs en cours d'exécution, et non pour les outils. Autrement dit, il n'y a pas de frais de consommation pour définir une expérience dansAutoAI, mais il y a des frais pour exécuter l'expérience afin de former les pipelines d'expérience. De même, il n'y a pas de frais pour la création d'un espace de déploiement ou la définition d'un travail de déploiement, mais il y a des frais pour l'exécution d'un travail de déploiement ou l'inférence sur un actif déployé. Les ressources qui s'exécutent en continu, telles que les carnets Jupyter, les ressources RStudio, les scripts Bash et les déploiements de modèles personnalisés, consomment des ressources tant qu'elles sont actives.
Détails du plan Watson Machine Learning
Le plan Lite fournit suffisamment de ressources gratuites pour vous permettre d'évaluer les fonctionnalités de watsonx.ai. Vous pouvez ensuite choisir un plan payant qui correspond aux besoins de votre organisation, en fonction des fonctions et de la capacité du plan.
| Fonctions du plan | Lite | manager | Standard |
|---|---|---|---|
| Utilisation de Machine Learning dans CUH | 20 CUH par mois | Facturation CUH basée sur le taux CUH multiplié par le nombre d'heures de consommation | 2500 CUH par mois |
| Inférence de modèle de base dans les jetons ou les unités de ressource (RU) | 50 000 jetons par mois | Facturé pour l'utilisation (1000 jetons = 1 unité de requête) | Facturé pour l'utilisation (1000 jetons = 1 unité de requête) |
| Nombre maximal de travaux par lots Decision Optimization parallèles par déploiement | 2 | 5 | 100 |
| Travaux de déploiement conservés par espace | 100 | 1000 | 3000 |
| Délai de déploiement jusqu'à l'inactivité | 1 jour | 3 jours | 3 jours |
| Prise en charge de la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) | Non applicable | Non applicable | Région de Dallas uniquement Doit être activé dans votre compte IBM Cloud |
| Limite de débit par ID de plan | 2 demandes d'inférence par seconde | 8 demandes d'inférence par seconde | 8 demandes d'inférence par seconde |
| Prise en charge des modèles de fondation personnalisés | Non disponible | Non disponible | Facturation horaire par configuration |
| Extraction de textes de documents | Non disponible | Facturation à la page | Facturation à la page |
Détails de la tarification de Watson Machine Learning
Pour plus d'informations sur les taux de facturation et le calcul de la consommation de ressources, voir :
En savoir plus
- Pour plus d'informations sur le suivi de l'allocation et de la consommation des ressources informatiques, voir Utilisation du temps d'exécution.
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