Kalkulator Biaya Pelatihan Model AI
Kategoria: AISpesifikasi Model
Rincian Biaya
Tips Optimasi Biaya
- Gunakan instansi spot untuk mengurangi biaya hingga 70%
- Pertimbangkan menggunakan pelatihan presisi campuran
- Optimalkan ukuran batch untuk memaksimalkan pemanfaatan GPU
Visualisasi Biaya Pelatihan
Informasi Harga
Perkiraan ini didasarkan pada harga publik dari penyedia cloud per Maret 2025. Biaya aktual dapat bervariasi berdasarkan wilayah, harga khusus, dan faktor lainnya.
| Tipe GPU | AWS | Google Cloud | Azure |
|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 (80GB) | $4.10/jam | $4.00/jam | $4.30/jam |
| NVIDIA A10G (24GB) | $1.50/jam | $1.60/jam | $1.65/jam |
| NVIDIA V100 (32GB) | $3.06/jam | $2.94/jam | $3.10/jam |
| NVIDIA H100 (80GB) | $9.60/jam | $9.90/jam | $10.10/jam |
| Google TPU v4 | Tidak Ada | $8.00/jam | Tidak Ada |
Tentang Biaya Pelatihan Model AI
Melatih model AI besar bisa mahal dan kompleks. Biaya terutama berasal dari:
- Sumber Daya Komputasi: GPU/TPU merupakan komponen biaya terbesar
- Penyimpanan: Untuk data pelatihan, checkpoint, dan versi model
- Jaringan: Transfer data antara wilayah cloud atau ke lingkungan Anda
- Waktu: Durasi pelatihan tergantung pada ukuran model, data, dan perangkat keras
Kalkulator ini memberikan perkiraan berdasarkan skenario tipikal tetapi mungkin tidak menangkap semua nuansa dari konfigurasi pelatihan tertentu.
Kalkulator Biaya Pelatihan Model AI Dijelaskan
Kalkulator Biaya Pelatihan Model AI membantu pengguna memperkirakan berapa banyak biaya yang mungkin diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin menggunakan GPU atau TPU berbasis cloud. Ini sangat berguna bagi tim dan individu yang merencanakan untuk melatih model bahasa besar, sistem visi komputer, atau model pembelajaran mendalam lainnya. Dengan alat ini, Anda dapat membandingkan harga di antara penyedia utama seperti AWS, Google Cloud, dan Azure.
Dengan menyesuaikan berbagai pengaturan seperti jenis GPU, jam pelatihan, ukuran model (dalam parameter), dan ukuran dataset, pengguna dapat mendapatkan rincian potensi biaya dan melihat dari mana sebagian besar biaya berasalâapakah itu dari komputasi, penyimpanan, atau terkait jaringan.
Rumus Perhitungan Biaya
Setiap komponen diperkirakan berdasarkan spesifikasi model dan harga penyedia cloud.
Cara Menggunakan Kalkulator
Ikuti langkah-langkah ini untuk mendapatkan perkiraan biaya:
- Pilih jenis model Anda â Opsi termasuk LLM, visi komputer, atau arsitektur kustom.
- Sesuaikan ukuran model â Gunakan penggeser atau preset (misalnya, 1B, 100B) untuk mengatur jumlah parameter.
- Tentukan ukuran data pelatihan â Indikasikan berapa banyak token atau gambar yang akan dilatih model Anda.
- Pilih GPU atau TPU â Perangkat keras yang berbeda memiliki tarif per jam yang berbeda.
- Pilih berapa banyak GPU yang akan Anda gunakan â Ini akan menyesuaikan biaya naik atau turun sesuai kebutuhan.
- Masukkan durasi pelatihan â Atur berapa jam Anda memperkirakan pelatihan akan berlangsung.
- Opsional: Jelajahi pengaturan lanjutan â Modifikasi jenis optimizer, presisi, strategi paralelisme, dan pemanfaatan GPU.
- Klik "Hitung Biaya" â Kalkulator akan menunjukkan perkiraan total biaya, biaya per jam, dan rincian terperinci.
Mengapa Kalkulator Ini Berguna
Melatih model AI di cloud dapat menjadi mahal dengan cepat. Kalkulator ini membantu Anda:
- Merencanakan anggaran untuk proyek yang melibatkan pembelajaran mendalam atau AI generatif.
- Membandingkan penyedia untuk menemukan solusi cloud yang paling hemat biaya.
- Menyesuaikan pengaturan untuk melihat bagaimana pilihan perangkat keras dan waktu pelatihan mempengaruhi harga.
- Memperkirakan penggunaan GPU dan TPU untuk tugas yang membutuhkan komputasi berat.
- Memahami trade-off antara kinerja dan harga (misalnya, menggunakan instance spot atau presisi lebih rendah).
Tips Optimasi Biaya
Kalkulator ini juga menawarkan saran dinamis untuk mengurangi pengeluaran. Beberapa strategi yang berguna termasuk:
- Gunakan instance spot atau preemptible untuk penghematan hingga 70%.
- Latih menggunakan presisi campuran (FP16 atau BF16) untuk meningkatkan kecepatan dan mengurangi penggunaan memori.
- Tambahkan jumlah GPU untuk model besar untuk mengurangi waktu pelatihan secara keseluruhan.
- Gunakan checkpointing gradien untuk menghemat memori, terutama untuk model di atas 10B parameter.
- Pantau pelatihan lebih awal dan hentikan saat konvergensi tercapai untuk menghindari pemborosan komputasi.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Seberapa akurat perkiraannya?
Perkiraan didasarkan pada harga cloud publik per Maret 2025. Biaya aktual dapat bervariasi tergantung pada wilayah, diskon, atau harga instance yang dipesan.
Bisakah saya memasukkan harga kustom?
Ya. Kalkulator memungkinkan Anda memasukkan biaya Anda sendiri untuk tarif per jam GPU, penyimpanan, dan lalu lintas jaringan di bawah tab "Kustom".
Apa yang dimaksud dengan âukuran modelâ?
Ini mengacu pada jumlah parameter yang dapat dilatih dalam model Anda. Misalnya, 1B = 1 miliar parameter.
Apa yang termasuk dalam overhead?
Overhead mencakup layanan tambahan seperti logging, pemantauan, dan dukungan operasional. Ini dihitung sebagai 5% dari total biaya komputasi, penyimpanan, dan jaringan.
Siapa yang menggunakan alat ini?
Kalkulator ini berguna bagi insinyur pembelajaran mesin, ilmuwan data, peneliti, dan siapa saja yang terlibat dalam membangun atau melatih model pembelajaran mendalam di cloud.
Ringkasan Fitur Utama
- Membandingkan biaya di AWS, GCP, Azure, atau pengaturan kustom Anda.
- Mensimulasikan skenario dengan berbagai jenis model dan durasi pelatihan.
- Memvisualisasikan rincian biaya dan menerima saran optimasi.
- Menghasilkan tautan yang dapat dibagikan untuk kolaborasi atau pencatatan.
Pikiran Akhir
Apakah Anda merencanakan prototipe kecil atau pelatihan LLM skala penuh, alat ini memberi Anda gambaran jelas tentang bagaimana konfigurasi Anda mempengaruhi biaya. Dengan bereksperimen dengan berbagai pengaturan, Anda dapat menemukan keseimbangan antara efisiensi dan anggaranâdan membuat keputusan yang tepat sebelum mengalokasikan sumber daya cloud.