Kalkylator för träningskostnad för AI-modeller
Kategori: AIModellspecifikationer
Kostnadsfördelning
Kostnadsoptimeringstips
- Använd spotinstanser för att minska kostnaderna med upp till 70%
- Överväg att använda blandad precisionsträning
- Optimera batchstorleken för att maximera GPU-användningen
Visualisering av träningskostnader
Prisinformation
Beräkningarna baseras på offentliga priser från molnleverantörer per mars 2025. Faktiska kostnader kan variera beroende på region, specialpriser och andra faktorer.
| GPU-typ | AWS | Google Cloud | Azure |
|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 (80GB) | $4.10/tim | $4.00/tim | $4.30/tim |
| NVIDIA A10G (24GB) | $1.50/tim | $1.60/tim | $1.65/tim |
| NVIDIA V100 (32GB) | $3.06/tim | $2.94/tim | $3.10/tim |
| NVIDIA H100 (80GB) | $9.60/tim | $9.90/tim | $10.10/tim |
| Google TPU v4 | N/A | $8.00/tim | N/A |
Om kostnader för AI-modellträning
Att träna stora AI-modeller kan vara dyrt och komplext. Kostnaderna kommer främst från:
- Beräkningsresurser: GPUs/TPUs utgör den största kostnadskomponenten
- Lagring: För träningsdata, checkpoints och modellversioner
- Nätverk: Datatransfer mellan molnregioner eller till din miljö
- Tid: Träningstiden beror på modellens storlek, data och hårdvara
Denna kalkylator ger uppskattningar baserade på typiska scenarier men kanske inte fångar alla nyanser av specifika träningskonfigurationer.
AI-modellens träningskostnadskalkylator förklarad
AI-modellens träningskostnadskalkylator hjälper användare att uppskatta hur mycket det kan kosta att träna en maskininlärningsmodell med molnbaserade GPU:er eller TPU:er. Den är särskilt användbar för team och individer som planerar att träna stora språkmodeller, datasynsystem eller någon djupinlärningsmodell. Med detta verktyg kan du jämföra priser mellan stora leverantörer som AWS, Google Cloud och Azure.
Genom att justera olika inställningar som GPU-typ, träningstimmar, modellstorlek (i parametrar) och datasetstorlek kan användare få en uppdelning av potentiella kostnader och se var den största delen av kostnaden kommer ifrån—oavsett om det är beräkning, lagring eller nätverksrelaterat.
Kostnadsberäkningsformel
Varje komponent uppskattas baserat på modellspecifikationer och molnleverantörens prissättning.
Hur man använder kalkylatorn
Följ dessa steg för att få en kostnadsuppskattning:
- Välj din modelltyp – Alternativ inkluderar LLM:er, datasyn eller anpassade arkitekturer.
- Justera modellstorleken – Använd reglaget eller förinställningar (t.ex. 1B, 100B) för att ställa in antalet parametrar.
- Ange träningsdatastorlek – Ange hur många tokens eller bilder din modell ska tränas på.
- Välj en GPU eller TPU – Olika hårdvara har olika timpriser.
- Välj hur många GPU:er du ska använda – Detta skalar kostnaden upp eller ner därefter.
- Ange träningens varaktighet – Ställ in hur många timmar du förväntar dig att träningen ska pågå.
- Valfritt: Utforska avancerade inställningar – Ändra optimerartyp, precision, parallelliseringsstrategi och GPU-användning.
- Klicka på "Beräkna kostnad" – Kalkylatorn visar uppskattad totalkostnad, timkostnad och en detaljerad uppdelning.
Varför denna kalkylator är användbar
Att träna AI-modeller i molnet kan snabbt bli dyrt. Denna kalkylator hjälper dig att:
- Planera budgetar för projekt som involverar djupinlärning eller generativ AI.
- Jämföra leverantörer för att hitta den mest kostnadseffektiva molnlösningen.
- Justera inställningar för att se hur hårdvaruval och träningstid påverkar prissättningen.
- Uppskatta GPU- och TPU-användning för beräkningstunga uppgifter.
- Förstå avvägningar mellan prestanda och pris (t.ex. att använda spotinstanser eller lägre precision).
Kostnadsoptimeringstips
Kalkylatorn erbjuder också dynamiska förslag för att minska kostnaderna. Några användbara strategier inkluderar:
- Använd spot- eller preemptible-instanser för upp till 70 % besparingar.
- Träna med blandad precision (FP16 eller BF16) för att förbättra hastigheten och minska minnesanvändningen.
- Öka antalet GPU:er för stora modeller för att minska den totala träningstiden.
- Använd gradientcheckpointing för att spara minne, särskilt för modeller över 10B parametrar.
- Övervaka träningen tidigt och stoppa när konvergens uppnås för att undvika onödiga beräkningar.
Vanliga frågor
Hur exakta är uppskattningarna?
Uppskattningarna baseras på offentliga molnpriser från och med mars 2025. Faktiska kostnader kan variera beroende på region, rabatter eller reserverad instansprissättning.
Kan jag inkludera anpassad prissättning?
Ja. Kalkylatorn låter dig ange dina egna kostnader för GPU-timpris, lagring och nätverkstrafik under fliken "Anpassad".
Vad betyder "modellstorlek"?
Detta avser antalet träningsbara parametrar i din modell. Till exempel, 1B = 1 miljard parametrar.
Vad ingår i övriga kostnader?
Övriga kostnader inkluderar ytterligare tjänster som loggning, övervakning och operativt stöd. Det beräknas som 5 % av summan av beräknings-, lagrings- och nätverkskostnaderna.
Vem är detta verktyg för?
Denna kalkylator är användbar för maskininlärningsingenjörer, dataforskare, forskare och alla som är involverade i att bygga eller träna djupinlärningsmodeller i molnet.
Sammanfattning av nyckelfunktioner
- Jämför kostnader mellan AWS, GCP, Azure eller din egen anpassade konfiguration.
- Simulera scenarier med olika modelltyper och träningstider.
- Visualisera kostnadsuppdelning och få optimeringsråd.
- Generera en delbar länk för samarbete eller dokumentation.
Slutliga tankar
Oavsett om du planerar en liten prototyp eller en fullskalig LLM-träningskörning ger detta verktyg dig en tydlig bild av hur din konfiguration påverkar kostnaden. Genom att experimentera med olika inställningar kan du hitta balansen mellan effektivitet och budget—och fatta välgrundade beslut innan du förbinder molnresurser.