AWS EC2 與 S3 機器學習訓練及推論成本追蹤 模板

此模板為管理和預測專為機器學習工作流量身定制的 AWS 雲端支出提供了一個全面的框架。它設有專門的區塊用於 EC2 執行個體追蹤、EBS 和 S3 儲存成本，以及模型訓練和推論階段的詳細日誌。使用者可以輸入特定的執行個體費率（例如 g6.xlarge），並計入公共 IPv4 地址和數據傳輸費等隱藏成本。內建的計算器會自動將訓練時長和圖像處理數量轉換為精確的金額，以便在不同的模型配置和數據集大小之間進行清晰的比較。

由於 GPU 執行個體的高昂成本和不斷變化的儲存需求，管理 AI 基礎設施通常會導致難以預測的帳單。此工具透過將所有成本變數集中到單個儀表板中來解決這個問題。對於需要證明基礎設施支出合理性，或需要針對固定預算優化訓練參數（如 Epochs 和圖像大小）的機器學習工程師和專案經理來說，這特別有用。透過記錄每一次執行（包括開始時間、結束時間和特定的超參數），您可以全面了解運算資源的投資報酬率 (ROI)。此模板可幫助您精確追蹤特定配置下的訓練耗時，確保您能針對特定的 SKU 和數據集需求找出最具成本效益的設置。

若要使用此模板，請先前往 Configuration 工作表，輸入您目前 AWS 區域的 EC2 執行個體費率、S3 儲存分層和 IP 地址。接著，使用 Training Log 記錄您的模型執行情況，輸入數據集名稱、Epoch 數量和時間戳記；模板將根據您的執行個體類型自動計算時長和相關成本。最後，使用 Inference Tracker 輸入處理的圖像數量或總活動時間，以查看每張圖像及總階段的成本。這種系統化的方法可確保您隨時擁有一份可供審計的雲端投資摘要。

預期效益： 深入了解 AI 開發生命週期中每個模型的精確成本，並透過主動追蹤顯著降低雲端超支的風險。