 本記事は TechHarmony Advent Calendar 2024 12/19付の記事です。 |
こんにちは。ヒエログリファー Masedatiです。
はじめに、私からお伝えしたいことがございます。
はじめに
申し訳ございませんでした。
前提知識
本ブログでは以下について語っています。
- Amazon Bedrock
- AWSの生成AI サービス
- “Fine-tuning”, “Pre-training”, “RAG”等を使用して、回答精度向上が可能
- Fine-tuning
- 既に学習済みの機械学習モデルを特定のタスクや目的に合わせてさらに調整し、性能を向上させるプロセス
- Amazon Bedrockでの料金体系
- 学習コスト＋学習済モデル使用料等
経緯
今年8月に以下のブログを発表しました。
内容としては、Amazon BedrockのFine-tuningを用いた生成画像のチューニング検証です。
Fine-tuningモデルを使用するためには、「カスタマイズ」と「プロビジョンドスループット」の購入が必要なため、
さらっと公式ページにて「料金の例」を確認しました。
引用：基盤モデルを使用した生成 AI アプリケーションの構築 – Amazon Bedrock の料金 – AWS
ブログ記載のとおり、一旦検証は終了したので、カスタマイズの終了・プロビジョンドスループットの購入を即日終了しました。
事件
年末も近づいていたため、AWS Cost Explorerを使ってAWSのコストを確認しました。
なにこれ
検証自体は8月で終了していたので、9月以降の課金は発生しないはずです。
原因
再度AWS料金体系を確認したところ以下の記述がありました。
コストが継続的に発生していた理由は記載のとおり、「モデルのストレージ料金」が月額課金されていたことです。
つまり、Amazon Bedrock Fine-tuningは以下のコストが発生し、利用終了後はモデルの削除が必要となります。
- 学習コスト（カスタマイズ）
- 学習済モデル使用料（プロビジョンドスループット）
- モデルのストレージ料金
モデルの削除方法
原因としては上記のとおりですが、作成した私に責任があります。
Amazon Bedrockの料金体系を確認しなかった
長期にわたってコストを確認していなかった
教訓
個人環境でしたら自己責任ですが、そうでない場合は、以下を順守しましょう。
AWSリソース使用前に料金体系はしっかり確認し、理解しよう
AWS Pricing Calculatorを使用して、コストの見積もりをするとより安心ですね。
定期的(週次・月次)にAWS Cost Explorerでコストを確認しよう
週次・月次で環境を確認し、（最低限）自身のリソース・コストを追跡しましょう。
組織全体でコスト削減を行いたい場合は、組織内で定期的にミーティングを設定し、中・短期的なコスト削減施策を検討しましょう。
AWS Well-Architected フレームワーク コスト最適化の柱でも、定期的なミーティングは推奨されています。
組織全体でコスト削減を行いたい場合は、組織内で定期的にミーティングを設定し、中・短期的なコスト削減施策を検討しましょう。
AWS Well-Architected フレームワーク コスト最適化の柱でも、定期的なミーティングは推奨されています。
Costタグは必ずつけよう
今回Costタグを付与していたので犯人（私）がわかりましたが、つけていなければ事件解決まで時間がかかったでしょう。
未使用リソースは削除しよう
私との約束です。
おわりに
うわっ…私の検証コスト、高すぎ…？