Com o AWS DeepRacer, você pode criar seus próprios modelos de machine learning (em um processo chamado “treinamento”) e executá-los (em um processo chamado “avaliação”). Você paga pelo treinamento, avaliação e armazenamento de seus modelos de machine learning. As cobranças são baseadas na quantidade de tempo que você treina e avalia um novo modelo e no tamanho do modelo armazenado. Além disso, você pode comprar um carro do DeepRacer totalmente autônomo, na escala 1/18, o que permitirá que você experimente seus modelos em pistas reais. Nenhuma compra é necessária para participar da Liga do DeepRacer.
Nível gratuito
Para começar a usar o AWS DeepRacer, você receberá 10 horas gratuitas para treinar ou avaliar modelos e 5 GB de armazenamento gratuito durante seu primeiro mês. Elas são suficientes para você treinar seu primeiro modelo contra-o-relógio, avaliá-lo, ajustá-lo e inseri-lo na Liga do AWS DeepRacer. Esta oferta é válida por 30 dias após o uso do serviço pela primeira vez.
Quando o modo multiusuário do AWS DeepRacer é ativado em sua conta da AWS, a oferta de nível gratuito se aplica a ela uma vez, independentemente do número de perfis de corredor do DeepRacer registrados que usam sua conta da AWS. O modo multiusuário do AWS DeepRacer permite que as organizações (também conhecidas como administradores de contas) forneçam aos desenvolvedores o acesso ao serviço AWS DeepRacer com o ID de conta da AWS delas, monitorem os gastos com treinamento e armazenamento, habilitem/desabilitem o treinamento e visualizem/gerenciem modelos para cada usuário em sua conta. Todas as cobranças relacionadas aos perfis de modo multiusuário da AWS DeepRacer registrados usando sua conta da AWS serão feitas em sua conta da AWS.
Definição de preço do serviço
Serviço AWS DeepRacer | Preço por unidade |
---|---|
Treinamento ou avaliação | 3,50 USD por hora |
Armazenamento do modelo | 0,023 USD por GB por mês |
Se o modo multiusuário do AWS DeepRacer estiver ativado em sua conta da AWS para fornecer a vários desenvolvedores acesso ao serviço AWS DeepRacer no ID da conta da AWS de sua organização, todas as cobranças relacionadas a perfis do DeepRacer no modo multiusuário registrados usando sua conta da AWS serão feitas em sua conta da AWS. Os administradores do AWS DeepRacer podem rastrear os gastos estimados, habilitar e desabilitar o treinamento, bem como visualizar e gerenciar modelos para cada perfil exclusivo do DeepRacer na seção “Monitor usage” (Monitorar o uso) no console do AWS DeepRacer.
Preço do dispositivo
Se você estiver interessado em testar a performance do seu modelo no mundo real, visite Amazon.com (somente EUA) e escolha entre:
AWS DeepRacer (399 USD) é um carro com tração nas quatro rodas, totalmente autônomo, na escala 1/18, projetado para testar modelos contra-o-relógio em uma pista física. Usando uma câmera única de 4 megapixels com resolução de 1080p para visualizar a pista e um modelo de aprendizado por reforço para controlar o acelerador e a direção, o carro mostra como um modelo contra-o-relógio treinado em um ambiente simulado pode ser transferido para o mundo real.
O AWS DeepRacer Evo (598 USD) é a próxima geração em corridas autônomas. Ele vem totalmente equipado com câmeras estéreo e sensor LiDAR para permitir desvio de objetos e corridas mano a mano, oferecendo aos desenvolvedores tudo o que precisam para levar suas corridas para o próximo nível. Nas corridas de desvio de objetos, os desenvolvedores usam os sensores para detectar e evitar obstáculos colocados na pista. Na mano a mano, os desenvolvedores correm contra outro DeepRacer na mesma pista e tentam desviar dele enquanto tentam obter o melhor tempo de volta. As câmeras esquerda e direita viradas para a frente compõem as câmeras estéreo, o que ajuda o carro a obter informações de profundidade nas imagens. Essa informação pode ser usada para detectar e desviar-se de objetos dos quais se aproxima na pista. O sensor LiDAR está virado para trás e detecta objetos atrás e ao lado do carro. Os desenvolvedores que já possuem um DeepRacer podem atualizar seus carros para ter os mesmos recursos do Evo com o kit de sensores do AWS DeepRacer (249 USD).
Não há nenhum custo para dirigir o seu carro do AWS DeepRacer.
Exemplo 1 de definição de preço
Para começar a usar o AWS DeepRacer, os desenvolvedores precisam treinar um modelo de aprendizado por reforço (RL). O serviço AWS DeepRacer explicará como criar o seu primeiro modelo com uma série de padrões razoáveis e, depois, fará o treinamento no simulador virtual. Recomendamos que você treine seu modelo contra-o-relógio por pelo menos duas horas usando as configurações padrão para garantir a melhor chance de convergência, mas o tempo de treinamento poderá mudar se você ajustar os parâmetros.
Após concluir o treinamento, você deverá utilizar o serviço AWS DeepRacer para avaliar a performance do modelo treinado, permitindo que ele dirija de forma autônoma na pista virtual. Isso permite que você teste a performance do modelo. O custo dessas atividades está relacionado a seguir:
Trabalhos do AWS DeepRacer | Horas | Custo por hora (USD) | Total (USD) | |
---|---|---|---|---|
Treinamento de modelo | 2,00 | 3,50 USD | 7,00 USD | |
Avaliação de modelo | 0,083 | 3,50 USD | 0,29 USD | |
Total | 7,29 USD | |||
Armazenamento do AWS DeepRacer | GB | GB por mês usado(s) | Custo por GB por mês (USD) | Total (USD) |
Armazenamento de modelo | 3,96 | 3,96 | 0,023 USD | 0,09 USD |
Neste exemplo, o custo total é de 7,38 USD, supondo que você armazene o modelo por um mês inteiro. A avaliação do modelo e os dados armazenados são estimados porque os parâmetros do seu trabalho podem afetar o tempo de execução e os dados gerados. Os dados armazenados referem-se a pontos de verificação do modelo, metadados e outros arquivos necessários para fornecer o serviço AWS DeepRacer. Você pode baixar os modelos para a unidade local para economizar custos e reimportá-los posteriormente para continuar usando-os.
Exemplo 2 de definição de preço
Embora o modelo criado no exemplo 1 seja um bom começo, você acredita que pode melhorar o comportamento de direção e, desse modo, diminuir o tempo da volta. E decide iterar parâmetros e função de recompensa no modelo e treina um novo modelo durante 2 horas. A avaliação parece promissora, mas você decide treiná-la um pouco mais, clonando-a consecutivamente por três vezes e treinando cada clone por duas horas com pequenas alterações nos hiperparâmetros. O tempo total de treinamento foi de 8 horas e você tem quatro modelos. Você avalia todas as quatro versões do modelo, mantém o melhor modelo na sua conta do AWS DeepRacer, baixa os três modelos mais lentos e os exclui da sua conta do AWS DeepRacer. Em seguida, você envia o melhor modelo para a Liga do AWS DeepRacer. Competir na Liga ou qualquer corrida comunitária é grátis.
Trabalhos do AWS DeepRacer | Horas | Custo por hora (USD) | Total (USD) | |
---|---|---|---|---|
Treinamento de modelo | 8,00 | 3,50 USD | 28,00 USD | |
Avaliação de modelo | 0,3320 | 3,50 USD | 1,16 USD | |
Total | 29,16 USD | |||
Armazenamento do AWS DeepRacer | GB | GB por mês usado(s) | Custo por GB por mês (USD) | Total (USD) |
Armazenamento de modelo | 3,96 | 3,96 | 0,023 USD | 0,09 USD |
Neste exemplo, o custo total é de 29,25 USD.
Exemplo 3 de definição de preço
Você decide deixar os modelos do exemplo 1 e o melhor modelo do exemplo 2 na sua conta do AWS DeepRacer e voltar mês após mês para enviá-los à Liga. A tabela a seguir mostra o custo de um mês de armazenamento, desde que você tenha treinado seus modelos no início de um mês de 31 dias.
Armazenamento do AWS DeepRacer | GB | Horas de armazenamento | Horas em um mês de 31 dias | GB por mês usado(s) | Custo por GB por mês (USD) | Total (USD) |
Armazenamento de modelo | 7,92 | 744 | 744 | 7,92 | 0,023 USD | 0,18 USD |
Neste exemplo, o custo total de armazenamento por mês é de 0,18 USD.
Recursos adicionais de preço
Calcule facilmente os custos mensais na AWS
Entre em contato com os especialistas da AWS para obter um orçamento personalizado
Informações sobre as regras da Liga do AWS DeepRacer e os requisitos de qualificação.
Obtenha experiência prática com o RL, experimente e aprenda com a direção autônoma.