一、什麼是 Amazon SageMaker？
Amazon SageMaker 是 AWS 提供的一個全面的機器學習平台，旨在幫助開發者和數據科學家快速構建、訓練和部署機器學習（ML）模型。該平台涵蓋了從數據準備到模型訓練再到部署的全過程，並提供了強大的自動化功能，讓開發者無需擔心底層基礎設施。
Amazon SageMaker 的主要功能：
- 簡單高效的建模：用戶可以快速構建、訓練並調整機器學習模型，並進行自動超參數調整。
- 端到端支持：從數據探索、建模到訓練、部署和監控，SageMaker 提供完整的機器學習解決方案。
- 高度靈活的計費模式：支持按需定價、節省計劃和 Spot 實例，幫助你根據需求最大化成本效益。
二、Amazon SageMaker 的定價模型
Amazon SageMaker 提供多種定價選項，讓用戶能夠根據具體需求選擇合適的付費方式。根據不同的使用場景，以下是常見的定價模型：
1. 免費層（Free Tier）
對於新用戶，AWS 提供了 SageMaker 免費層，讓您無需額外支出即可開始體驗機器學習。免費層包括以下內容：
- 每月 250 小時的 ml.t3.medium 實例使用時間
- 25 小時的 Data Wrangler 使用時間
- 10 百萬次 Feature Store 讀寫單位
- 其他與機器學習相關的免費使用時間
這一方案讓新用戶可以無風險地體驗 Amazon SageMaker，進行初步的機器學習實驗。
2. 按需定價（On-Demand Pricing）
按需定價 是最為靈活的定價模型，用戶僅需根據實際使用的資源進行計費，無需長期承諾。按秒計費使得此模型適用於不穩定的工作負載或短期項目，尤其適合對計算資源需求波動較大的用戶。
例如，若你的團隊僅在短期內進行大規模數據處理或測試模型，按需定價可以讓你根據實際需求付費，避免無謂的開支。
3. 節省計劃（Savings Plans）
節省計劃 是針對穩定工作負載的用戶所設計的定價模型，用戶需要承諾在 1 年或 3 年內穩定使用服務，並可享受高達 64% 的費用折扣。這個選擇非常適合長期進行機器學習工作的團隊或企業，有助於更好地規劃預算。
例如，如果您的團隊每月穩定使用 SageMaker 進行模型訓練和調整，選擇節省計劃將有助於長期降低成本。
4. Spot 實例（Spot Instances）
Spot 實例 是根據 AWS 的空閒計算資源提供的服務，能夠比按需定價便宜最多 90%。這個選項適用於那些可以容忍中斷的工作負載，如大規模數據處理、批處理作業或長期的計算任務。
例如，使用 Spot 實例來運行機器學習模型的訓練過程，能夠大幅度減少開支，尤其是對於可以容忍訓練過程中偶爾中斷的應用。
詳細的官方說明，可參考 ► Amazon SageMaker 定價，以取得更完整定價說明。
三、定價元素與其他費用
除了基本定價模型，還有一些影響定價的因素，這些因素對總費用有重要影響：
- 實例類型選擇：選擇合適的實例配置對於節省成本至關重要。不同類型的實例適用於不同的工作負載，選擇合適的實例能有效減少開支。
- 數據存儲與處理：根據使用情況選擇合適的存儲解決方案，如 Amazon S3 或 EFS，不當的選擇會導致不必要的費用。
- 附加服務的使用：例如 SageMaker Studio 和 SageMaker Model Monitor 等附加功能也會帶來額外的費用，因此要合理選擇並管理這些服務。
如果你希望深入了解如何有效利用 SageMaker 的各種功能來優化你的機器學習成本，聯繫勤英科技以提供專業的雲端成本管理和優化服務，幫助你最大化資源使用和費用控制。
四、成本管理策略
1. 監控使用情況與開支
AWS Cost Explorer 是一個強大的工具，可以幫助用戶跟蹤和分析 AWS 上的開支。定期設置預算警報，並通過 Cost Explorer 監控你的使用情況，及時調整資源配置，避免超出預算。這樣可以幫助你控制 SageMaker 成本，確保費用不會過高。
想了解如何使用 AWS Cost Explorer？可參考我們撰寫的 AWS Cost Explorer 使用指南：全面分析與優化 AWS 雲端成本
2. 優化資源配置
選擇合適的計算實例配置是實現成本節省的關鍵。例如，根據工作負載的需求選擇 T3 或 M5 實例，避免過度配置。合理的資源配置將使你以更低的成本達到所需的性能。
範例：如果你的工作負載主要是輕量級計算，選擇 t3.medium 實例而不是更高配置的 m5.large 實例將能顯著減少開支。
3. 使用自動化工具
AWS 提供了一些自動化工具，如 AWS Budgets 和 SageMaker Autopilot，可以幫助你自動監控和調整開支，並通過預設規則自動優化資源使用，從而減少費用。
4. 使用 Spot 實例
Spot 實例 可以讓你利用 AWS 的閒置計算資源來節省大筆費用。它們對於需要高性能計算但又能容忍中斷的工作負載，如大規模數據處理，特別有效。
5. 優化訓練作業
對於那些需要進行大量訓練的機器學習工作負載，選擇合適的計算資源和訓練方式（如批處理和並行處理）能夠有效減少訓練時間和計算成本。
五、加強 SageMaker Studio 和 Autopilot 的使用
1. SageMaker Studio
SageMaker Studio 是一個集成開發環境（IDE），專門用於機器學習工作流。它使開發者可以輕鬆執行所有機器學習任務，包括數據探索、建模、訓練、實驗管理等。
2. SageMaker Autopilot
SageMaker Autopilot 使機器學習變得更加自動化，從而幫助用戶快速構建和訓練高效的模型。對於沒有深厚機器學習背景的用戶來說，這是極其有用的工具，能幫助他們自動選擇最佳的模型設置和超參數。
六、結論
理解 Amazon SageMaker 的定價模型和如何根據實際需求進行資源配置，對於任何希望實現高效機器學習工作的企業來說，都是至關重要的。通過 AWS Cost Explorer、Spot 實例 和 節省計劃 等工具，企業可以在確保性能的同時，實現成本優化。
如果你需要進一步了解如何優化 AWS SageMaker 的費用，並將雲端資源配置到最佳狀態，勤英科技可以提供專業的雲端成本優化服務，幫助你實現最大化的資源利用和費用節省。
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