SageMaker: quanto custa? Entenda a estrutura de preços do Amazon SageMaker

O Amazon SageMaker se destaca como uma solução poderosa para gerenciar o ciclo de vida do machine learning, oferecendo uma variedade de funcionalidades que atende tanto iniciantes quanto especialistas. Mas uma dúvida comum entre os usuários é: quanto custa realmente utilizar essa ferramenta robusta? Neste post, vamos explorar a estrutura de preços do SageMaker e discutir os principais componentes que influenciam os custos, como os limites do nível gratuito, as instâncias de treinamento e outros serviços da AWS.

Introdução ao Amazon SageMaker

O Amazon SageMaker é uma plataforma projetada para facilitar o ciclo de vida completo do machine learning (ML), oferecendo ferramentas que vão desde a preparação de dados até a implantação de modelos. Essa abordagem prática não apenas beneficia desenvolvedores experientes, mas também facilita a entrada para iniciantes na inteligência artificial.

Funcionalidades Principais

SageMaker possui tutoriais que guiam os usuários em tarefas essenciais, como:

• Preparação de dados

• Treinamento de modelos

• Implementação de operações de ML (MLOps)

Além disso, oferece um ambiente de desenvolvimento robusto, permitindo que os cientistas de dados desenvolvam modelos usando código ou optem por soluções de pouco ou nenhum código. Isso torna a plataforma acessível a analistas de negócios e profissionais de diferentes setores.

A capacidade de implantar modelos treinados para inferência permite automatizar fluxos de trabalho, garantindo eficiência e escalabilidade. Para aqueles sem experiência em programação, o SageMaker Canvas oferece uma solução alternativa para gerar previsões sem a necessidade de escrever código.

Estrutura de Preços do SageMaker

A estrutura de preços do Amazon SageMaker é baseada em um modelo de pagamento conforme o uso, o que significa que você paga apenas pelos recursos que utiliza, sem compromissos antecipados nem taxas mínimas. Veja os principais componentes que influenciam os preços:

1. Amazon SageMaker Unified Studio:

   • Não há custo separado para usar o SageMaker Unified Studio, mas os serviços da AWS utilizados estão sujeitos a suas próprias tarifas.

2. Nível gratuito:

   • Oferece recursos para começar a usar sem custos adicionais, incluindo gerenciamento de projetos e usuários.

3. Amazon SageMaker Lakehouse:

   • Os custos dependem do uso do Amazon S3 ou Amazon Redshift para armazenamento. As cobranças são feitas com base no processamento de dados.

4. Amazon SageMaker AI:

   • Inclui custos de instâncias de treinamento, armazenamento e trabalhos de processamento, variando conforme a região da AWS e o tipo de instância.

5. Amazon Bedrock IDE:

   • Os preços são baseados no consumo, cobrando apenas os recursos efetivamente utilizados.

6. Amazon SageMaker Data Processing:

   • Os custos estão relacionados à utilização de recursos de computação e armazenamento.

7. Amazon SageMaker Data and AI Governance:

   • A cobrança é feita com base nas solicitações, armazenamento de metadados e computação, com um nível gratuito disponível.

Como Calcular os Custos?

• Avalie o uso estimado dos serviços dentro do SageMaker e da AWS, considerando preços individuais listados.

• Considere o nível gratuito para evitar cobranças adicionais.

• Utilize a ferramenta de estimativa de custo da AWS para obter uma previsão personalizada.

Análise dos Custos de Armazenamento e Chamadas de API

Entender os custos de armazenamento e chamadas de API é crucial para o gerenciamento de orçamento em projetos de machine learning.

Custos de Armazenamento de Metadados

O preço para o armazenamento de metadados no SageMaker é de USD 0,40 por GB, com um nível gratuito de 20 MB a cada mês. Caso ultrapasse esse limite, o valor padrão será cobrado.

Exemplo de Cálculo:

Se você utilizar 100 MB:

• Cobranças incorridas = (100 MB - 20 MB) x USD 0,40/1.024 MB = USD 0,03125.

Custos de Chamadas de API

As chamadas de API têm um valor de USD 10 por 100 mil solicitações, com um nível gratuito permitindo 4 mil solicitações por mês.

Exemplo de Cálculo:

Para 10.000 solicitações:

• Cobranças incorridas = (10.000 - 4.000) x USD 10/100.000 = USD 0,60.

Esses dados ajudam a prever custos e otimizá-los, permitindo uma experiência mais eficiente no SageMaker.

Dicas para Reduzir Custos ao Usar o SageMaker

O Amazon SageMaker possui funcionalidades que podem ser utilizadas de forma estratégica para reduzir custos. Aqui estão dicas valiosas:

1. Use instâncias spot para treinamento: Podem custar até 90% menos que instâncias sob demanda.

2. Desative endpoints não utilizados: Economize ao desligar endpoints que não estão em uso e utilize inferência em lote para cargas não críticas.

3. Implemente auto-scaling: Ajuste a capacidade de recursos conforme a demanda, evitando pagamento por capacidade ociosa.

4. Considere o SageMaker Savings Plan: Oferece descontos significativos em troca de um compromisso de uso consistente.

5. Escolha a opção de inferência adequada: Utilize inferência em tempo real, sem servidor ou assíncrona, dependendo de suas necessidades.

6. Use Amazon CloudWatch: Monitore a utilização de recursos para ajustar a infraestrutura conforme necessário.

7. Aproveite algoritmos built-in e templates: Acelere o desenvolvimento de modelos e reduza custos.

8. Utilize endpoints multimodelo: Compartilhe recursos entre modelos para economizar em infraestrutura.

9. Adote o SageMaker Data Wrangler: Facilite a preparação de dados, tornando-a mais eficiente e econômica.

10. Implemente tags para gerenciamento de custos: Rastreie recursos utilizados para uma análise detalhada e identificação de oportunidades de otimização.

Estas práticas não só ajudam a reduzir custos, mas também melhoram a eficiência no uso do Amazon SageMaker.

Concluindo

Compreender a estrutura de preços do Amazon SageMaker é fundamental para maximizar o retorno sobre seu investimento em projetos de machine learning. Neste post, você pôde descobrir como a plataforma oferece uma variedade de opções de pagamento conforme o uso, além de conferir detalhes sobre o nível gratuito que facilita a entrada para novos usuários, e de ter acesso a técnicas eficazes para otimizar seus custos.

Ao implementar as dicas discutidas, você poderá não apenas minimizar despesas, mas também garantir que sua experiência com o SageMaker se torne cada vez mais produtiva. Afinal, lidar com dados e inteligência artificial não precisa ser caro; com estratégias certas, é possível alcançar resultados significativos dentro do seu orçamento.