Вопрос или проблема
В Azure Machine Learning для Llama 3 предоставляются варианты развертывания API без сервера, а также упоминается ценообразование для входных и выходных токенов. Однако для дообученных моделей не уточняется, как будет работать ценообразование по модели оплаты за использование. Если у кого-то есть информация по этому поводу, пожалуйста, помогите мне.
Ответ или решение
Вопрос о том, как работает ценообразование в Azure Machine Learning для модели Llama 3 в модели «Pay-As-You-Go», действительно важен для тех, кто намерен использовать эти технологии для развертывания своих машинных моделей.
Ценообразование Azure Machine Learning для Llama 3
-
Основные параметры ценообразования:
В Azure Machine Learning существует несколько параметров ценообразования, на которые стоит обратить внимание. Они включают в себя стоимость за использование API для развернутых моделей, а также цену за токены ввода и вывода. -
Серверное и безсерверное развертывание:
Azure предлагает как серверные, так и безсерверные варианты развертывания. Для безсерверного развертывания чаще всего применяется модель, основанная на количестве токенов, которые вы используете. Для Llama 3 цены варьируются в зависимости от региона, но в целом вы будете платить за каждую единицу (т.е. за каждый токен ввода и вывода). -
Цены на токены:
Цены на токены зависят от модели и её размера. Для Llama 3 вы должны учитывать, что стоимость будет различаться в зависимости от того, сколько токенов вы отправляете на вход и получаете на выход. Точные расценки могут варьироваться, но, как правило, они указаны в официальной документации под разделом «Цены». -
Финетюнинг (fine-tuning):
Что касается финетюнинга моделей, то это особый процесс, который часто требует дополнительных вычислительных ресурсов. Azure может предоставить специальную плату за использование ресурсов (например, GPU) во время тренировки вашей модели. Цены на вычислительные ресурсы чаще всего фиксированы на основе времени использования (время работы виртуальной машины), что необходимо учитывать при планировании затрат. -
Модель «Pay-As-You-Go»:
В модели «Pay-As-You-Go» клиенты платят только за фактическое использование ресурсов. Это означает, что если ваша модель Llama 3 производит много токенов или требует больших ресурсов для тренировки, ваши затраты могут возрасти. Важно мониторить использование ресурсов через Azure Portal, чтобы адаптировать свои затраты. -
Рекомендуемая практика:
Рекомендуется заранее оценить ваши потребности в вычислительных ресурсах и токенах, а также использовать инструменты для мониторинга и анализа затрат. Это поможет избежать неожиданного увеличения расходов. Azure также предлагает различные уровни поддержки и рекомендации по оптимизации затрат, которые могут быть полезны.
Заключение
В заключение, ценообразование в Azure Machine Learning для Llama 3 в модели «Pay-As-You-Go» складывается из множества факторов, включая цену за токены и стоимость вычислительных ресурсов для финетюнинга. Рекомендуется внимательно изучить документацию и оценить ваши предусмотренные затраты, чтобы оптимально использовать ресурсы платформы.