Nivel gratuito
Como parte del nivel gratuito de AWS, puede comenzar a usar SageMaker Ground Truth de forma gratuita. Durante los dos primeros meses posteriores al primer uso que haga de Amazon SageMaker, los primeros 500 objetos etiquetados por mes serán gratuitos (no se incluyen los costos adicionales que se generen por el uso de un proveedor de etiquetado o de Amazon Mechanical Turk).
Detalles de los precios de Amazon SageMaker Ground Truth Plus
Amazon SageMaker Ground Truth Plus le ayuda a crear conjuntos de datos de entrenamiento de ML de alta calidad sin tener que crear aplicaciones de etiquetado o administrar el personal de etiquetado por su cuenta. SageMaker Ground Truth Plus tiene un precio por etiqueta, que puede ser un cuadro delimitador, un cubo, un par de clave de valor, etc.
Con SageMaker Ground Truth Plus, recibirá un presupuesto personalizado que se adapta a su caso de uso y requisitos específicos. Para obtener su presupuesto personalizado, rellene el formulario de requisitos del proyecto.
Detalles de los precios de Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth le permite crear conjuntos de datos de entrenamiento para machine learning. SageMaker Ground Truth etiquetará su contenido (imágenes, audio, texto, etc.) al guiar a un etiquetador humano paso a paso en un proceso llamado flujo de trabajo. Tres grupos de humanos pueden proporcionar etiquetas con estos flujos de trabajo: Los trabajadores de Amazon Mechanical Turk, sus empleados o los proveedores de terceros. SageMaker Ground Truth también puede aprender de estas etiquetas y etiquetar objetos automáticamente.
Se paga por cada objeto etiquetado (como una imagen, una grabación de audio o una sección de texto), ya sea etiquetado automáticamente por SageMaker Ground Truth o por un etiquetador humano. Si usa un proveedor o Mechanical Turk para proporcionar etiquetas, pagará un costo adicional por objeto etiquetado. Si recurre a sus propios empleados para el etiquetado, no se aplicará ningún costo adicional.
Detalles de precios de los objetos
Se le cobrará según la cantidad de objetos del conjunto de datos que están revisados. Un objeto del conjunto de datos se define como una unidad de datos atómica en todas las modalidades.
Objetos revisados (imágenes, fotogramas de video, documentos de texto, archivos de audio, etc.)
Nubes de puntos 3D
Detalles de los precios de los trabajadores
Cargas de trabajo integradas con Amazon Mechanical Turk
Si utiliza Amazon Mechanical Turk para el etiquetado, se le cobrará por objeto por instancia de revisión. Recomendamos utilizar varios etiquetadores por objeto para mejorar el nivel de precisión de las etiquetas.
Proveedor
Si utiliza un proveedor, este establece el costo por etiqueta. Puede consultar los detalles de los precios de cada proveedor en AWS Marketplace.
Ejemplos de precios de Amazon SageMaker Ground Truth
Usar empleados internos para el etiquetado humano
Una empresa de fabricación usa el ML para clasificar las imágenes de sus productos. A los fines de entrenar su modelo, etiquetan 40 000 imágenes con nombres de productos. Mediante el uso del flujo de trabajo integrado para la clasificación de imágenes, sus empleados etiquetan las 40 000 imágenes.
Como la compañía usó empleados internos, el precio de las 40 000 imágenes etiquetadas manualmente es el mismo: 0,08 USD por imagen.
Costo total = 40 000 imágenes etiquetadas manualmente x 0,08 USD por imagen = 3200 USD
Usar Mechanical Turk para el etiquetado humano con un flujo de trabajo personalizado
Una empresa de publicidad usa el ML para determinar tanto el sentimiento como el contenido de las publicaciones en las redes sociales. A los fines de entrenar su modelo, deciden etiquetar 85 000 publicaciones. Definen la creación y la carga de un flujo de trabajo personalizado y establecen un pago de 0,036 USD por publicación. También optan por etiquetar cada publicación tres veces para mejorar el nivel de precisión de las etiquetas. Con SageMaker Ground Truth, se etiquetan 85 000 publicaciones manualmente.
Como la compañía usó Mechanical Turk, el coste incluye un cargo adicional de 0,036 USD por cada publicación etiquetada manualmente para pagarle al etiquetador.
Costo total = (50 000 x 0,08 USD por artículo) + (35 000 publicaciones x 0,04 USD por publicación) + (85 000 publicaciones etiquetadas manualmente x 0,036 USD por publicación x 3 etiquetadores por objeto) = 14 580 USD
Usar Mechanical Turk para el etiquetado humano con un flujo de trabajo integrado
Una empresa editorial usa el ML para crear una aplicación de procesamiento del lenguaje natural para clasificar los artículos de los periódicos. Para entrenar su modelo, etiquetan 200 000 artículos. Seleccionan el flujo de trabajo de clasificación de texto incorporado y deciden que cada artículo se etiquete tres veces para mejorar la precisión de las etiquetas. Al usar SageMaker Ground Truth, los humanos etiquetan 40 000 artículos y 160 000 se etiquetan automáticamente.
Como la empresa usó Mechanical Turk, el flujo de trabajo de clasificación de textos incluyó un cargo adicional de 0,012 dólares por cada artículo etiquetado por humanos para pagar al etiquetador.
Costo total = (50 000 x 0,08 USD por artículo) + (150 000 artículos x 0,04 USD por artículo) + (40 000 artículos etiquetados manualmente x 0,012 USD por artículo x 3 etiquetadores por objeto) + costos de inferencias y entrenamiento de Amazon SageMaker** = 11 440 USD + costos de inferencias y entrenamiento de Amazon SageMaker**
** Estos costos dependen de diferentes factores, como el tipo de conjunto de datos que se esté utilizando, el tipo de tarea de etiquetado y la resolución de las imágenes de su conjunto de datos.
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