AWS DeepRacer를 사용하면 ‘훈련’이라는 프로세스를 통해 자체 기계 학습 모델을 만들어 ‘평가’라는 프로세스를 통해 경주하게 할 수 있습니다. 이때 기계 학습 모델을 훈련, 평가 및 저장하기 위한 비용을 지불하게 됩니다. 비용은 새로운 모델을 훈련하고 평가하는 시간과 저장된 모델 크기를 기준으로 부과됩니다. 또한 1/18 비율의 완전 자율 주행 DeepRacer 자동차를 구매하여 실제 트랙에서 모델을 시험해 볼 수 있습니다. DeepRacer League에 참여하기 위해 구매해야 할 것은 없습니다.
프리 티어
AWS DeepRacer를 시작할 수 있도록 첫 달에 10시간의 모델 훈련 또는 평가 시간과 5GB의 스토리지가 무료로 제공됩니다. 이는 첫 타임 트라이얼 모델을 훈련하고 평가하고 튜닝한 다음, AWS DeepRacer League에 참가하기에 충분한 시간입니다. 이 오퍼는 서비스를 처음 사용한 날로부터 30일 동안 유효합니다.
관리자의 AWS 계정에서 AWS DeepRacer 다중 사용자 모드를 활성화한 경우 프리 티어 오퍼는 AWS 계정을 사용하여 로그한 DeepRacer 관련 레이서 프로필 수와 관계없이 AWS 계정에 한 번 적용됩니다. AWS DeepRacer 다중 사용자 모드를 사용하는 경우 계정 관리자는 개발자에게 관리자의 AWS 계정 ID를 사용한 AWS DeepRacer 서비스 액세스를 제공하고, 훈련 및 스토리지 지출을 모니터링하고, 훈련을 사용/사용 중지하며, 계정의 모든 사용자에 대한 모델을 보고 관리할 수 있습니다. 관리자의 AWS 계정을 사용하여 로그된 AWS DeepRacer 다중 사용자 모드 프로필과 관련된 모든 요금은 관리자의 AWS 계정에 청구됩니다.
서비스 요금
AWS DeepRacer 서비스 | 유닛당 요금 |
---|---|
훈련 또는 평가 | 시간당 3.50 USD |
모델 스토리지 | 월별 GB당 0.023 USD |
관리자의 AWS 계정에서 AWS DeepRacer 다중 사용자 모드를 활성화하여 여러 개발자에게 조직의 AWS 계정 ID를 사용한 AWS DeepRacer 서비스 액세스를 제공하는 경우 관리자의 AWS 계정을 사용하여 로그된 DeepRacer 다중 사용자 모드 프로필과 관련된 모든 요금은 관리자의 AWS 계정에 청구됩니다. AWS DeepRacer 관리자는 AWS DeepRacer 콘솔의 [사용량 모니터링(Monitor usage)] 섹션에서 예상 지출을 추적하고, 훈련을 사용/사용 중지하며, 모든 DeepRacer 전용 프로필의 모델을 보고 관리할 수 있습니다.
디바이스 요금
실제 환경에서 모델의 성능을 테스트하고자 하는 경우 Amazon.com(미국만 해당)을 방문하여 다음 중 하나를 선택하세요.
AWS DeepRacer(399 USD)는 물리적 트랙에서 타임 트라이얼 모델을 테스트할 수 있도록 설계된 1/18 비율의 사륜구동 완전 자율 주행 자동차입니다. 1080p 해상도의 단일 4메가픽셀 카메라를 통해 트랙과 강화 학습 모델을 보면서 스로틀과 조향 장치를 제어할 수 있으므로, 시뮬레이션 환경에서 훈련한 타임 트라이얼 모델을 실제 환경으로 이전하는 방법을 알아볼 수 있습니다.
AWS DeepRacer Evo(598 USD)는 차세대 자율 경주용 자동차입니다. 스테레오 카메라와 LiDAR 센서를 완벽하게 갖추고 있어 객체 회피 및 헤드투헤드 경주를 가능하게 하므로 개발자에게 경주를 한 단계 끌어올리는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 객체 회피 경주에서 개발자는 센서를 사용하여 트랙의 장애물을 탐지하고 피합니다. 헤드투헤드 경주에서 개발자는 같은 트랙의 다른 DeepRacer와 경주를 벌이며 상대 차량을 피하면서 최고의 랩 타임을 내기 위해 노력합니다. 전방을 향한 왼쪽과 오른쪽 카메라는 스테레오 카메라를 구성하여 자동차가 이미지의 심도 정보를 학습하는 데 도움이 됩니다. 이 정보는 트랙에서 접근하는 객체를 감지하고 피하는 데 사용될 수 있습니다. LiDAR 센서는 후방을 향하고 있으며 차량 뒤와 옆에 있는 객체를 탐지합니다. DeepRacer를 이미 소유하고 있는 개발자는 AWS DeepRacer Sensor Kit(249 USD)를 통해 Evo와 동일한 성능을 갖도록 차량을 업그레이드할 수 있습니다.
AWS DeepRacer 차량을 운전하는 데 드는 비용은 없습니다.
요금 예제 #1
개발자는 AWS DeepRacer를 시작할 때 강화 학습(RL) 모델을 훈련해야 합니다. AWS DeepRacer 서비스는 일련의 적절한 기본값으로 첫 번째 모델을 생성한 후 가상 시뮬레이터에서 훈련하는 과정을 안내합니다. 컨버전스가 제대로 이루어지도록 하기 위해서는 기본 설정을 사용하여 최소 2시간 동안 타임 트라이얼 모델을 훈련하는 것이 좋지만, 파라미터를 조정하는 경우 훈련 시간이 변경될 수 있습니다.
훈련이 끝나면 AWS DeepRacer 서비스를 사용하여 가상 트랙을 자율 주행하도록 하여 훈련된 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 모델의 성능을 벤치마킹할 수 있습니다. 이러한 활동에 따른 비용은 다음과 같습니다.
AWS DeepRacer 작업 | 시간 | 시간당 비용(USD) | 합계(USD) | |
---|---|---|---|---|
모델 훈련 | 2.00 | 3.50 USD | 7.00 USD | |
모델 평가 | 0.083 | 3.50 USD | 0.29 USD | |
합계 | 7.29 USD | |||
AWS DeepRacer 스토리지 | GB | 월별 사용된 GB | 월별 GB당 요금(USD) | 합계(USD) |
모델 스토리지 | 3.96 | 3.96 | 0.023 USD | 0.09 USD |
이 예제에서 모델을 한 달 동안 저장한다고 가정할 때 총비용은 7.38 USD입니다. 작업 파라미터가 실행 시간에 영향을 미칠 수 있고 생성된 데이터에 영향을 줄 수 있기 때문에 모델 평가와 저장된 데이터는 추정치입니다. 저장된 데이터란 모델 체크포인트, 메타데이터 및 AWS DeepRacer 서비스를 제공하는 데 필요한 기타 파일을 말합니다. 모델을 로컬 드라이브로 다운로드하여 비용을 절감하고 나중에 다시 가져와서 계속 사용할 수 있습니다.
요금 예제 #2
예제 1에서 생성한 모델이 좋은 출발점이긴 하지만 주행 동작을 개선하여 더 나은 랩타임을 얻을 수 있다고 생각했습니다. 따라서 모델 파라미터 및 보상 기능을 반복하고 2시간 동안 새로운 모델을 훈련하기로 했습니다. 좋은 평가가 나올 것으로 예상되지만 3번 연속적으로 복제하고 각 복제본의 하이퍼파라미터를 조금씩 변경하여 2시간씩 더 훈련하기로 했습니다. 총 8시간 훈련했고 4개의 모델이 확보되었습니다. 모델의 4개 버전을 모두 평가한 후, 가장 뛰어난 모델을 AWS DeepRacer 계정에 유지하고, 나머지 3개 모델을 다운로드한 후 AWS DeepRacer 계정에서 삭제했습니다. 그런 다음 가장 뛰어난 모델을 AWS DeepRacer League에 제출했습니다. 리그 또는 다른 커뮤니티에서의 경주는 무료입니다.
AWS DeepRacer 작업 | 시간 | 시간당 비용(USD) | 합계(USD) | |
---|---|---|---|---|
모델 훈련 | 8.00 | 3.50 USD | 28.00 USD | |
모델 평가 | 0.3320 | 3.50 USD | 1.16 USD | |
합계 | 29.16 USD | |||
AWS DeepRacer 스토리지 | GB | 월별 사용된 GB | 월별 GB당 요금(USD) | 합계(USD) |
모델 스토리지 | 3.96 | 3.96 | 0.023 USD | 0.09 USD |
이 예제에서 요금 합계는 29.25 USD입니다.
요금 예제 #3
예제 1의 모델과 예제 2에서 가장 뛰어난 모델을 AWS DeepRacer 계정에 그대로 두고 매달 다시 돌아와서 리그에 제출하기로 했습니다. 다음 표는 매달 초에 모델을 훈련하는 경우 월별 스토리지 비용(31일 기준)을 보여줍니다.
AWS DeepRacer 스토리지 | GB | 저장 시간 | 월별 시간(31일 기준) | 월별 사용된 GB | 월별 GB당 요금(USD) | 합계(USD) |
모델 스토리지 | 7.92 | 744 | 744 | 7.92 | 0.023 USD | 0.18 USD |
이 예제에서 월별 총 스토리지 비용은 0.18 USD입니다.
추가적인 요금 리소스
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