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watsonx.ai Studio 도구에 대한 청구 세부 정보

마지막 업데이트 날짜: 2025년 6월 12일
watsonx.ai Studio 도구에 대한 청구 세부 정보

watsonx.ai Studio에서 활성 환경 런타임이 소비하는 CUH(용량 단위 시간)를 사용하여 컴퓨팅 사용량을 측정하는 방법에 대해 알아보세요. IBM watsonx.ai Studio 요금제는 사용한 리소스에 대한 월별 요금 청구 방식을 관리합니다.

각 월별 플랜에 포함된 용량 단위
기능 라이트 전문직
처리 사용량 월 10 CUH 제한 없는 CUH
월 사용량에 대해 청구됨

 

노트북의 시간당 용량 단위

노트북
용량 유형 언어 시간당 용량 단위
vCPU 1개 및 4GB RAM Python
R
0.5
vCPU 2개 및 8GB RAM Python
R
1
vCPU 4개 및 16GB RAM Python
R
2
vCPU 8개 및 32GB RAM Python
R
4
vCPU 16개 및 64GB RAM Python
R
8
드라이버: vCPU 1개 및 4GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 1개 및 4GB RAM Python '
사용한 Spark Spark with R
추가 실행자당 1
CUH는 0.5입니다.
드라이버: vCPU 1개 및 4GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 2개 및 8GB RAM Python '
사용한 Spark Spark with R
추가 실행자당 1.5
CUH는 1입니다.
드라이버: vCPU 2개 및 8GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 1개 및 4GB RAM Python '
사용한 Spark Spark with R
추가 실행자당 1.5
CUH는 0.5입니다.
드라이버: vCPU 2개 및 8GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 2개 및 8GB RAM Python '
사용한 Spark Spark with R
추가 실행자당 2
CUH는 1입니다.
드라이버: 3 vCPU 및 12GB RAM; 실행기 1개: 3 vCPU 및 12GB RAM; Python '
사용한 Spark Spark with R
추가 실행자당 2
CUH는 1입니다.

 

사용되는 시간당 용량 단위의 비율은 다음과 같이 판별됩니다.

  • 하나 이상의 런타임을 사용하는 프로젝트의 하드웨어 크기 및 사용자 수에 따른 기본 Python 또는 R 환경

    예를 들어, 2 vCPU가 있는 IBM Runtime 24.1 on Python 3.10 XS은(는) 1시간 동안 실행되는 경우 1 CUH를 사용합니다. 7명의 사용자가 노트북에서 하루 8시간, 일주일에 5일 동안 IBM Runtime 24.1 on Python 3.10 XS 환경을 사용하고 모든 사용자가 저녁에 떠날 때 런타임을 종료하는 프로젝트가 있는 경우 런타임 이용은 5 x 7 x 8 = 280 CUH per week입니다.

    CUH 계산은 서로 다른 환경을 사용하여 동일한 프로젝트에서 노트북을 실행하는 경우와 사용자가 활성 런타임이 여러 개인 경우 모두 자체 CUH를 사용하면 더욱 복잡해집니다. 또한, 업무 시간 외 시간에 실행되도록 스케줄된 노트북과 CUH를 사용하는 장기 실행 작업이 있을 수 있습니다.

  • 드라이버의 하드웨어 구성 크기, 실행자 수 및 해당 크기에 따는 기본 Spark 환경.

 

Decision Optimization를 사용하는 노트북의 시간당 용량 단위

사용된 시간당 용량 단위 비율은 하드웨어 크기 및 Decision Optimization 가격에 따라 판별됩니다.

Decision Optimization 노트북
용량 유형 언어 시간당 용량 단위
vCPU 1개 및 4GB RAM Python + Decision Optimization 0.5 + 5 = 5.5
vCPU 2개 및 8GB RAM Python + Decision Optimization 1 + 5 = 6
vCPU 4개 및 16GB RAM Python + Decision Optimization 2 + 5 = 7
vCPU 8개 및 32GB RAM Python + Decision Optimization 4 + 5 = 9
vCPU 16개 및 64GB RAM Python + Decision Optimization 8 + 5 = 13

 

Watson 자연어 처리가 있는 노트북의 시간당 용량 단위

사용된 시간당 용량 단위 비율은 Watson 자연어 처리에 대한 하드웨어 크기 및 가격에 의해 결정됩니다.

Watson 자연어 처리 노트북
용량 유형 언어 시간당 용량 단위
vCPU 1개 및 4GB RAM Python + Watson 자연어 처리 0.5 + 5 = 5.5
vCPU 2개 및 8GB RAM Python + Watson 자연어 처리 1 + 5 = 6
vCPU 4개 및 16GB RAM Python + Watson 자연어 처리 2 + 5 = 7
vCPU 8개 및 32GB RAM Python + Watson 자연어 처리 4 + 5 = 9
vCPU 16개 및 64GB RAM Python + Watson 자연어 처리 8 + 5 = 13

 

파이프라인 Bash 스크립트의 시간당 용량 단위

Bash 스크립트 실행을 위해 파이프라인에서 사용할 수 있는 하드웨어 구성
크기 용량 유형 시간당 용량 단위
XXS 1 vCPU 및 2GB RAM 0.5
XS vCPU 1개 및 4GB RAM 0.5
S vCPU 2개 및 8GB RAM 1
M vCPU 4개 및 16GB RAM 2
ML vCPU 4개 및 32GB RAM 2

참고:

  • 처리가 완료되면 Bash 스크립트의 런타임이 자동으로 중지됩니다.
  • 리소스 소비량은 초 단위로 측정되며 최소 1초 단위로 측정됩니다. 예를 들어 실행 시간이 52.1 초인 경우 53초 동안 충전됩니다.

파이프라인의 CUH 소비량

파이프라인은 노트북, 스크립트 등 다양한 에셋을 실행하는 데 사용됩니다. 파이프라인을 구축하는 것은 컴퓨팅 리소스를 사용하지 않지만, 파이프라인을 실행하는 것은 컴퓨팅 리소스를 사용합니다.

CUH가 명시적으로 청구되는 한 가지 구체적인 경우는 파이프라인에서 Bash 스크립트 노드를 실행할 때입니다. 이러한 스크립트는 선택한 하드웨어 구성을 사용하여 실행되며, CUH 요금은 실행 시간과 사용된 구성에 따라 결정됩니다.

Synthetic Data Generator 시간당 용량 단위

용량 유형 시간당 용량 단위
vCPU 2개 및 8GB RAM 7

SPSS Modeler 플로우의 시간당 용량 단위

SPSS Modeler 플로우
이름 용량 유형 시간당 용량 단위
Default SPSS Modeler S vCPU 2개 및 8GB RAM 1
Default SPSS Modeler M vCPU 4개 및 16GB RAM 2
Default SPSS Modeler L 6 vCPU 및 24GB RAM 3

 

Data Refinery 및 Data Refinery 플로우의 시간당 용량 단위

Data Refinery 및 Data Refinery 플로우
이름 용량 유형 시간당 용량 단위
기본 Data Refinery XS 런타임 vCPU 3개 및 12GB RAM 1.5
기본 스파크 3.4 및 R 4.2 각 2개의 실행자: vCPU 1개 및 4GB RAM; 드라이버: vCPU 1개 및 4GB RAM 1.5

 

RStudio에 대한 시간당 용량 단위

RStudio
이름 용량 유형 시간당 용량 단위
기본 RStudio XS vCPU 2개 및 8GB RAM 1
기본 RStudio M vCPU 8개 및 32GB RAM 4
기본 RStudio L vCPU 16개 및 64GB RAM 8

 

GPU 환경을 위한 시간당 용량 단위

GPU 환경
용량 유형 GPU 언어 시간당 용량 단위
NVIDIA Tesla V100 1개 1 GPU 사용 Python 68
2 x NVIDIA Tesla V100 2 GPU 사용 Python 136

Prompt Lab 리소스 사용량

Prompt Lab 컴퓨팅 리소스를 소비하지 않습니다. Prompt Lab 사용량은 처리된 토큰 수로 측정됩니다. 생성 AI 자산에 대한 청구 세부 정보를 참조하세요.

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상위 주제: watsonx.ai Studio 플랜