เครื่องคำนวณต้นทุนการฝึกโมเดล AI
หมวดหมู่: ปัญญาประดิษฐ์ข้อมูลจำเพาะของโมเดล
การแยกค่าใช้จ่าย
เคล็ดลับการเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่าย
- ใช้ Spot Instances เพื่อลดค่าใช้จ่ายได้ถึง 70%
- พิจารณาการใช้การฝึกด้วยความแม่นยำผสม
- ปรับขนาดแบตช์เพื่อเพิ่มการใช้ GPU ให้สูงสุด
การแสดงภาพค่าใช้จ่ายในการฝึก
ข้อมูลราคา
การประมาณการนี้อิงจากราคาสาธารณะจากผู้ให้บริการคลาวด์ ณ เดือนมีนาคม 2025 ค่าใช้จ่ายจริงอาจแตกต่างกันไปตามภูมิภาค ราคาพิเศษ และปัจจัยอื่นๆ
| ประเภท GPU | AWS | Google Cloud | Azure |
|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 (80GB) | $4.10/ชม. | $4.00/ชม. | $4.30/ชม. |
| NVIDIA A10G (24GB) | $1.50/ชม. | $1.60/ชม. | $1.65/ชม. |
| NVIDIA V100 (32GB) | $3.06/ชม. | $2.94/ชม. | $3.10/ชม. |
| NVIDIA H100 (80GB) | $9.60/ชม. | $9.90/ชม. | $10.10/ชม. |
| Google TPU v4 | N/A | $8.00/ชม. | N/A |
เกี่ยวกับค่าใช้จ่ายในการฝึกโมเดล AI
การฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่สามารถมีค่าใช้จ่ายสูงและซับซ้อน ค่าใช้จ่ายหลักมาจาก:
- ทรัพยากรการคอมพิวเตอร์: GPU/TPU เป็นส่วนประกอบที่มีค่าใช้จ่ายสูงที่สุด
- การจัดเก็บ: สำหรับข้อมูลการฝึก, จุดตรวจสอบ, และเวอร์ชันของโมเดล
- เครือข่าย: การถ่ายโอนข้อมูลระหว่างภูมิภาคคลาวด์หรือไปยังสภาพแวดล้อมของคุณ
- เวลา: ระยะเวลาการฝึกขึ้นอยู่กับขนาดโมเดล, ข้อมูล, และฮาร์ดแวร์
เครื่องคำนวณนี้ให้การประมาณการตามสถานการณ์ทั่วไป แต่ไม่อาจจับทุกแง่มุมของการตั้งค่าการฝึกเฉพาะได้
เครื่องคำนวณต้นทุนการฝึกโมเดล AI อธิบาย
เครื่องคำนวณต้นทุนการฝึกโมเดล AI ช่วยให้ผู้ใช้ประมาณการค่าใช้จ่ายในการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ GPU หรือ TPU บนคลาวด์ เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับทีมและบุคคลที่วางแผนจะฝึก โมเดลภาษาขนาดใหญ่, ระบบการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ หรือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใดๆ ด้วยเครื่องมือนี้ คุณสามารถเปรียบเทียบราคาจากผู้ให้บริการหลัก เช่น AWS, Google Cloud และ Azure ได้
โดยการปรับการตั้งค่าต่างๆ เช่น ประเภท GPU, ชั่วโมงการฝึก, ขนาดโมเดล (ในพารามิเตอร์) และขนาดชุดข้อมูล ผู้ใช้สามารถดูรายละเอียดค่าใช้จ่ายที่อาจเกิดขึ้นและเห็นว่าค่าใช้จ่ายส่วนใหญ่มาจากส่วนใด—ไม่ว่าจะเป็นการประมวลผล, การจัดเก็บข้อมูล หรือเครือข่าย
สูตรการคำนวณต้นทุน
แต่ละองค์ประกอบจะถูกประมาณการตามข้อมูลจำเพาะของโมเดลและราคาของผู้ให้บริการคลาวด์
วิธีการใช้เครื่องคำนวณ
ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อประมาณการต้นทุน:
- เลือกประเภทโมเดลของคุณ – ตัวเลือกประกอบด้วย LLMs, การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ หรือสถาปัตยกรรมที่กำหนดเอง
- ปรับขนาดโมเดล – ใช้แถบเลื่อนหรือค่าที่ตั้งไว้ล่วงหน้า (เช่น 1B, 100B) เพื่อกำหนดจำนวนพารามิเตอร์
- ตั้งค่าขนาดข้อมูลการฝึก – ระบุจำนวนโทเค็นหรือภาพที่โมเดลของคุณจะฝึก
- เลือก GPU หรือ TPU – ฮาร์ดแวร์แต่ละประเภทมีอัตราค่าบริการรายชั่วโมงที่แตกต่างกัน
- เลือกจำนวน GPU ที่คุณจะใช้ – ค่าใช้จ่ายจะปรับเพิ่มหรือลดตามจำนวนนี้
- ป้อนระยะเวลาการฝึก – ตั้งค่าจำนวนชั่วโมงที่คุณคาดว่าการฝึกจะใช้
- ตัวเลือกเพิ่มเติม: สำรวจการตั้งค่าขั้นสูง – ปรับเปลี่ยนประเภทตัวปรับเหมาะสม, ความแม่นยำ, กลยุทธ์การขนาน และการใช้งาน GPU
- คลิก "คำนวณต้นทุน" – เครื่องคำนวณจะแสดงต้นทุนรวมที่ประมาณการ, ต้นทุนรายชั่วโมง และรายละเอียดค่าใช้จ่าย
เหตุผลที่เครื่องคำนวณนี้มีประโยชน์
การฝึกโมเดล AI บนคลาวด์อาจมีค่าใช้จ่ายสูงอย่างรวดเร็ว เครื่องคำนวณนี้ช่วยให้คุณ:
- วางแผนงบประมาณ สำหรับโครงการที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เชิงลึกหรือ AI เชิงสร้างสรรค์
- เปรียบเทียบผู้ให้บริการ เพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาคลาวด์ที่คุ้มค่าที่สุด
- ปรับการตั้งค่า เพื่อดูว่าการเลือกฮาร์ดแวร์และเวลาการฝึกส่งผลต่อราคาอย่างไร
- ประมาณการการใช้งาน GPU และ TPU สำหรับงานที่ใช้การประมวลผลหนัก
- เข้าใจการแลกเปลี่ยน ระหว่างประสิทธิภาพและราคา (เช่น การใช้อินสแตนซ์แบบสปอตหรือความแม่นยำต่ำ)
เคล็ดลับการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน
เครื่องคำนวณยังมีคำแนะนำแบบไดนามิกเพื่อช่วยลดค่าใช้จ่าย กลยุทธ์ที่เป็นประโยชน์บางประการ ได้แก่:
- ใช้อินสแตนซ์แบบสปอตหรือพรีเอมพ์เพื่อประหยัดได้ถึง 70%
- ฝึกโดยใช้ความแม่นยำแบบผสม (FP16 หรือ BF16) เพื่อเพิ่มความเร็วและลดการใช้หน่วยความจำ
- เพิ่มจำนวน GPU สำหรับโมเดลขนาดใหญ่เพื่อลดเวลาการฝึกโดยรวม
- ใช้การตรวจสอบจุดเช็คพอยต์ของเกรเดียนต์เพื่อประหยัดหน่วยความจำ โดยเฉพาะสำหรับโมเดลที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 10B
- ตรวจสอบการฝึกในช่วงแรกและหยุดเมื่อถึงจุดบรรจบเพื่อหลีกเลี่ยงการใช้การประมวลผลที่สูญเปล่า
คำถามที่พบบ่อย
การประมาณการมีความแม่นยำเพียงใด?
การประมาณการอ้างอิงจากราคาคลาวด์สาธารณะ ณ เดือนมีนาคม 2025 ค่าใช้จ่ายจริงอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับภูมิภาค, ส่วนลด หรือราคาสำหรับอินสแตนซ์ที่จองไว้
ฉันสามารถใส่ราคาที่กำหนดเองได้หรือไม่?
ได้ เครื่องคำนวณช่วยให้คุณป้อนต้นทุนของคุณเองสำหรับอัตราค่าบริการรายชั่วโมงของ GPU, การจัดเก็บข้อมูล และการรับส่งข้อมูลเครือข่ายในแท็บ "กำหนดเอง"
“ขนาดโมเดล” หมายถึงอะไร?
หมายถึงจำนวนพารามิเตอร์ที่สามารถฝึกได้ในโมเดลของคุณ ตัวอย่างเช่น 1B = 1 พันล้านพารามิเตอร์
ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมรวมอะไรบ้าง?
ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมครอบคลุมบริการเพิ่มเติม เช่น การบันทึก, การตรวจสอบ และการสนับสนุนการดำเนินงาน โดยคำนวณเป็น 5% ของต้นทุนการประมวลผล, การจัดเก็บข้อมูล และเครือข่ายรวมกัน
เครื่องมือนี้เหมาะสำหรับใคร?
เครื่องคำนวณนี้มีประโยชน์สำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, นักวิจัย และทุกคนที่เกี่ยวข้องกับการสร้างหรือฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกบนคลาวด์
สรุปคุณสมบัติสำคัญ
- เปรียบเทียบต้นทุนระหว่าง AWS, GCP, Azure หรือการตั้งค่าที่กำหนดเองของคุณ
- จำลองสถานการณ์ด้วยประเภทโมเดลและระยะเวลาการฝึกที่แตกต่างกัน
- แสดงภาพรายละเอียดค่าใช้จ่ายและรับคำแนะนำการเพิ่มประสิทธิภาพ
- สร้างลิงก์ที่สามารถแชร์ได้สำหรับการทำงานร่วมกันหรือการบันทึกข้อมูล
ข้อคิดสุดท้าย
ไม่ว่าคุณจะวางแผนต้นแบบขนาดเล็กหรือการฝึก LLM ขนาดใหญ่เต็มรูปแบบ เครื่องมือนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจชัดเจนว่าการกำหนดค่าของคุณส่งผลต่อต้นทุนอย่างไร โดยการทดลองกับการตั้งค่าต่างๆ คุณสามารถหาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและงบประมาณ—และตัดสินใจอย่างมีข้อมูลก่อนที่จะใช้ทรัพยากรคลาวด์