优化ML生命周期：AWS服务套件7大利器一次搞定 第1张Source: 

Amazon SageMaker 模型监控器的价格是可变的，取决于实例类型和作业的监控时长。例如，如果您租用 ml.m5.large，在接下来的 31 天内，每天执行两个 10 分钟的监控作业，每小时费用为 0.115 美元，则大约需要支付 1.19 美元。

运行基准作业以定义监控参数，以及启用实时终端节点或批量转换作业的数据捕获时，可能会产生额外的计算和存储费用。在成本和频率方面选择合适的实例类型是管理和优化这些成本的关键。

AWS 提供强大的服务套件，支持从开发到部署的整个机器学习生命周期。其可扩展的环境支持高效的工程解决方案，同时紧跟生成式 AI、AutoML 和边缘部署等技术的进步。通过在机器学习生命周期的每个阶段利用 AWS 工具，个人和组织可以加速 AI 的采用、降低复杂性并削减运营成本。

无论您是刚刚起步还是正在优化现有工作流程，AWS 都能提供构建有效机器学习解决方案所需的基础设施和工具，从而推动业务价值的提升。