Tarification d'Amazon SageMaker AI : une ventilation détaillée et une meilleure alternative

Pour de nombreuses équipes d'ingénieurs, Amazon SageMaker est le point de départ par défaut pour l'apprentissage automatique sur AWS. Il offre une expérience « lab-in-a-box » complète qui élimine le besoin de gérer les serveurs sous-jacents.

Cependant, alors que les équipes passent des ordinateurs portables expérimentaux au déploiement de modèles à grande échelle, la facture mensuelle n'est pas en phase avec la réalité. La commodité du « ML géré » s'accompagne d'une prime qui peut éroder silencieusement les marges.

Ce guide aborde des composants spécifiques de la tarification de SageMaker, expose les majorations sur les instances de calcul et explique pourquoi les entreprises soucieuses des coûts recherchent des alternatives.

Le modèle de tarification de SageMaker : calculé par composant

SageMaker ne regroupe pas la tarification dans un seul plan. Au lieu de cela, vous payez séparément pour chaque étape du cycle de vie du machine learning. Nous expliquerons ensuite la répartition des coûts :

Studio Notebooks (coûts de développement)

Les blocs-notes SageMaker Studio sont souvent confondus avec des éditeurs de texte légers. En réalité, elles sont facturées comme des instances de calcul en cours d'exécution.

• Facturation horaire : Les développeurs paient un taux horaire pour l'instance qui soutient chaque session de bloc-notes Jupyter.
• Le problème des « zombies » : Ces instances sont souvent laissées en service pendant la nuit ou le week-end. Un développeur qui oublie d'arrêter un ordinateur portable le vendredi après-midi générera des heures facturables pour l'ensemble du week-end.
• Drain caché : Sans politiques strictes d'arrêt automatique, les environnements de développement inactifs deviennent des « ordinateurs portables zombies » qui s'accumulent silencieusement Coûts de SageMaker sans apporter aucune valeur.
  

Emplois de formation (coûts de construction du modèle)

Les coûts de formation sont calculés en fonction du type d'instance spécifique utilisé et de la durée pendant laquelle les ressources restent actives.

• Le temps de configuration est facturable : Vous payez pour toute la durée des clusters d'entraînement, y compris le temps passé à faire tourner le cluster et à charger les données, et pas seulement le temps que le GPU analyse les chiffres.
• La taille de l'instance est importante : Les types d'instances plus volumineux (requis pour le deep learning ou les LLM) augmentent considérablement les coûts horaires.
• Transfert de données : L'extraction d'ensembles de données volumineux de S3 vers des instances de formation entraîne souvent des frais de transfert de données négligés qui apparaissent sous forme de rubriques distinctes.

Points de terminaison d'inférence (coûts de déploiement)

Pour la plupart des équipes de production, l'inférence est « l'iceberg » de Tarification d'Amazon SageMaker—comptabilité pour 70 à 80 % de la facture totale.

• Facturation permanente : Les terminaux d'inférence en temps réel sont facturés 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, que quelqu'un interroge le modèle ou non.
• Mise à l'échelle des coûts : Pour gérer les pics de trafic, les équipes surapprovisionnent souvent leurs ressources. Comme la mise à l'échelle automatique de SageMaker peut être prudente, vous finissez par payer pour la capacité inactive uniquement pour garantir la disponibilité.

Le « service géré premium » qui sous-tend la tarification de SageMaker

L'un des principaux moteurs de la hausse Coût d'AWS SageMaker est le balisage des services gérés. Lorsque vous utilisez techniquement des instances Amazon EC2 sous le capot, SageMaker les intègre dans une couche de gestion et facture un supplément pour cela.

En comparant « ml ». Instances par rapport à Standard EC2

• Les instances SageMaker (préfixées par ml.) coûtent généralement 20 à 40 % de plus que les instances EC2 brutes équivalentes, bien qu'elles soient exécutées sur un matériel identique.
• Voici un aperçu simplifié de la façon dont le balisage se compose :

• Remarque : Les prix sont des estimations basées sur les tarifs à la demande de l'est des États-Unis (Virginie du Nord) et sont sujets à modification.

Ce pour quoi vous payez

La prime n'est pas arbitraire ; AWS facture ces frais car l'entreprise gère les tâches les plus lourdes :

• Correctifs du système d'exploitation et contrôles de santé.
• Mises à jour des pilotes (CUDA, etc.)
• Orchestration des services et gestion des terminaux.

Pour les petites équipes sans ingénieurs de plateforme, il s'agit d'un commerce équitable. Cependant, à grande échelle, cette prime de commodité se transforme en une taxe récurrente sur l'utilisation des infrastructures qui génère des rendements décroissants.

Autres coûts cachés que vous pourriez avoir à payer

Au-delà des taux de calcul globaux, plusieurs inefficacités opérationnelles font gonfler le résultat final Projet de loi SageMaker. Ces coûts ne sont souvent découverts que lorsque le service des finances signale un dépassement de budget.

Frais de stockage liés aux volumes EBS

Chaque bloc-notes et chaque tâche de formation sont associés par défaut à un volume Elastic Block Store (EBS) pour stocker les données et le code.

• Stockage orphelin : Lorsqu'une instance de bloc-notes est arrêtée, le volume EBS associé n'est pas toujours automatiquement supprimé.
• Accumulation silencieuse : Ces volumes persistent, ce qui entraîne des frais de « stockage orphelin » qui s'accumulent discrètement sans surveillance active.

Limitations des terminaux multimodèles

Les terminaux multimodèles (MME) permettent de réaliser des économies en vous permettant d'héberger plusieurs modèles sur un seul conteneur.

• Le piège de latence : Dans la pratique, le chargement de modèles en mémoire à la demande entraîne une latence de « démarrage à froid ».
• La réversion : Pour résoudre les problèmes liés à l'expérience utilisateur, les équipes se tournent souvent vers des terminaux dédiés, réintroduisant ainsi des coûts d'infrastructure élevés et permanents.

Prise en charge limitée des instances Spot pour l'inférence

Les instances AWS Spot offrent des remises allant jusqu'à 90 %, mais il est risqué de les déduire dans SageMaker.

• Problèmes de fiabilité : SageMaker ne dispose pas de mécanismes de repli natifs robustes pour passer instantanément aux instances à la demande si un nœud Spot est récupéré.
• Prime forcée : Pour garantir la fiabilité, les équipes sont obligées de s'appuyer sur des instances à la demande coûteuses pour l'inférence de production, laissant ainsi passer des économies potentielles considérables.

Pourquoi la tarification de SageMaker devient-elle difficile à contrôler à grande échelle ?

À mesure que votre adoption de l'IA augmente, Tarification de SageMaker devient de plus en plus difficile à prévoir et à optimiser.

Les coûts sont répartis entre les ordinateurs portables, les tâches de formation, les terminaux, le stockage et la surveillance (CloudWatch). Étant donné que les contrôles budgétaires fonctionnent au niveau du compte AWS, il est difficile d'attribuer des coûts spécifiques à un modèle ou à une équipe de recherche spécifique. Ce manque de visibilité entraîne l'inactivité des ressources et le surprovisionnement des terminaux, ce qui augmente les dépenses mensuelles indéfiniment.

Les équipes qui utilisent des fonctionnalités avancées telles que SageMaker Ground Truth, SageMaker Clarify ou SageMaker Debugger pour le développement de modèles trouvent souvent que ces fonctionnalités ajoutent de la complexité au coût total.

Pourquoi les équipes chargées de la mise à l'échelle gèrent leur informatique en interne

Il y a souvent un point de bascule clair où la prime gérée de SageMaker devient insoutenable.

Lorsque les dépenses mensuelles consacrées à l'IA franchissent le Seuil de 10 000$ à 20 000$, le balisage devient impossible à ignorer. À ce stade, les responsables de l'ingénierie recherchent généralement une tarification brute de l'infrastructure sans les frais généraux gérés. Les équipes avancées souhaitent un contrôle précis des types de GPU, des instances réservées et des plans d'économies, des optimisations qui sont souvent limitées ou plus complexes au sein de l'écosystème SageMaker.

TrueFoundry : une meilleure alternative à SageMaker

Passerelle IA de TrueFoundry propose une approche fondamentalement différente en séparant orchestration à partir de propriété de l'infrastructure.

Au lieu de revendre votre calcul avec un balisage, TrueFoundry orchestre les charges de travail directement sur vos propres clusters EKS (Kubernetes) et EC2.

• Aucune majoration : Vous payez les tarifs bruts de l'infrastructure AWS. TrueFoundry facture la plateforme, et non un pourcentage de votre calcul.
• Épargnes automatisées : Les ressources inactives sont automatiquement arrêtées selon des règles basées sur l'utilisation, éliminant ainsi les ordinateurs portables zombies.
• Inférence ponctuelle fiable : TrueFoundry permet une inférence fiable sur les instances ponctuelles en maintenant une petite mémoire tampon à la demande et en gérant les interruptions avec élégance, réduisant ainsi considérablement les coûts de production.

Pour une évaluation technique parallèle de la comparaison de notre couche d'orchestration par rapport à l'écosystème géré par AWS, consultez notre analyse complète des SageMaker et TrueFoundry.

Amazon SageMaker et TrueFoundry : comparaison de la structure des coûts

Cette comparaison met l'accent sur l'économie des unités plutôt que sur la parité des caractéristiques.

Si vous souhaitez consulter une analyse granulaire de l'épargne réelle et de l'économie unitaire à différentes échelles de dépenses, consultez notre comparaison des coûts avec SageMaker.

Choisir la bonne plateforme pour une mise à l'échelle de l'IA à long terme

Les décisions relatives à l'infrastructure d'IA doivent être conformes aux objectifs opérationnels et financiers à long terme.

Amazon SageMaker est idéal pour :

• De petites équipes ou des data scientists en solo.
• Démarrez rapidement avec un minimum de configuration.
• Projets dont la rapidité de déploiement l'emporte sur le coût de l'infrastructure.

True Foundry est idéal pour :

• Mise à l'échelle des applications d'IA qui nécessitent des coûts prévisibles.
• Les équipes dépensent plus de 10 000 dollars par mois en cloud computing.
• Les entreprises qui ont besoin de flexibilité en matière d'infrastructure et qui souhaitent éviter les primes de services gérés.

Toutefois, si vous n'êtes pas encore en train de choisir entre différents services natifs d'AWS adaptés à votre cas d'utilisation spécifique, notre guide sur AWS Bedrock contre AWS SageMaker explore les principales différences à prendre en compte en termes de flexibilité et de gestion.

Êtes-vous prêt à arrêter de payer la majoration ?

SageMaker est excellent pour les premières expérimentations, mais le succès à long terme de l'IA nécessite une maîtrise des coûts. Si votre facture cloud augmente plus rapidement que les performances de votre modèle, il est temps de repenser votre stratégie d'infrastructure.

Si vous êtes prêt à dépasser les marges élevées des services gérés et souhaitez savoir exactement combien votre organisation peut économiser sur l'infrastructure, réservez une démo avec TrueFoundry dès aujourd'hui pour calculer vos économies potentielles.

Questions fréquemment posées

Combien coûte SageMaker ?

La tarification de SageMaker varie en fonction de la région et de l'utilisation. Vous payez séparément les instances de calcul (par heure), le stockage (Go/mois) et le transfert de données. Les prix des instances varient de quelques centimes de l'heure pour les processeurs de base à plus de 28 dollars de l'heure pour les instances GPU avancées.

Comment réduire les coûts de SageMaker ?

Pour réduire Coûts d'AWS SageMaker, assurez-vous de fermer les instances de bloc-notes inactives, d'utiliser des instances Spot pour les tâches de formation, de dimensionner correctement vos points de terminaison d'inférence et de supprimer les volumes EBS non attachés. Par ailleurs, le passage à une plateforme d'orchestration telle que TrueFoundry peut éliminer complètement le balisage des services gérés.

Est-ce que SageMaker est gratuit sur AWS ?

SageMaker propose un niveau gratuit pendant les deux premiers mois, qui inclut des heures limitées d'utilisation des ordinateurs portables, des formations et des inférences sur les types d'instances de petite taille. Une fois ces limites dépassées, la tarification standard s'applique.

En quoi TrueFoundry est-il plus rentable qu'Amazon SageMaker ?

TrueFoundry est plus rentable car il vous permet d'exécuter des charges de travail sur votre propre compte cloud à l'aide d'instances EC2 standard, évitant ainsi la majoration de 20 à 40 % facturée par SageMaker. Il fournit également des fonctionnalités automatisées pour arrêter les ressources inactives et utiliser de manière fiable les instances Spot à des fins d'inférence.