Preços

Estas instâncias proporcionam recursos CPU/RAM equilibrados aos servidores de desenvolvimento e às suas aplicações web ou empresariais. Os vCores têm uma cadência de 2 GHz e superior.

Estas instâncias são ideais para as aplicações que necessitam de uma elevada frequência de cálculo ou da paralelização de tarefas. Os vCores têm uma cadência de 3 GHz e superior.

Estas instâncias foram concebidas para as utilizações de análise de dados e a ciência dos dados, graças aos rácios CPU/RAM otimizados e IOPS acelerados. Os vCores têm uma cadência de 2 GHz e superior.

Estas instâncias oferecem CPU com uma frequência igual ou superior a 2,2 GHz.

Pode passar de um plano para outro superior a qualquer momento. O novos limites são atualizados numa dezena de segundos, sem perda de dados e sem mudanças de configuração. Se criar, modificar ou eliminar um serviço no curso de um mês, ser-lhe-ão cobradas apenas as horas efetivas do seu plano. O tráfego é ilimitado, independentemente do seu destino.

O AI Notebooks é uma solução faturada consoante a utilização. Paga apenas o consumo dos notebooks em execução, dependendo dos recursos de cálculo CPU e GPU escolhidos. Com o nosso sistema de preços, pode lançar um notebook por alguns cêntimos por dia.

A OVHcloud oferece-lhe 10 GB de espaço de trabalho AI Notebooks. Para além de 30 dias consecutivos de armazenamento ou/e do excesso desta quota de 10 GB, as tarifas aplicadas serão as do Public Cloud Object Storage.

Unidades CPU

Usufrua de recursos CPU garantidos, adaptados às suas fases de teste, de pré-produção ou ainda de machine learning básicos. Pode implementar até 12 unidades de recursos por notebook. O armazenamento através do Object Storage é ilimitado.

Unidades GPU

Implemente recursos GPU para todas as suas necessidades de treino AI e deep learning, que requerem muita potência de cálculo.

Podem ser implementadas até 4 unidades de recursos por notebook ou treino. O armazenamento através do Object Storage é ilimitado.

Para cada treino lançado, paga ao minuto os recursos de cálculo utilizados de acordo com a sua duração de vida e a sua potência.

O AI Training baseia-se numa imagem Docker e pode necessitar de colocar em container o seu processo de treino. Está disponível um catálogo de imagens públicas para Jupyter Notebook, TensorFlow, MXNet, PyTorch, FastAI e muitos outros. Estas imagens não requerem qualquer competência em conteinerização.

Os seus dados podem ser administrados diretamente a partir da Área de Cliente ou através da linha de comandos (object storage).

Por uma questão de simplificação, a tarifa exibida é a tarifa por hora. No entanto, a granularidade de faturação é ao minuto.

Os preços incluem a potência de cálculo, com exceção:

• dos custos de registo de containers para alojar as imagens de containers implementadas no seu cluster (este serviço é faturado de acordo com as modalidades indicadas na secção "Container and Orchestration");
• dos custos de armazenamento dos seus dados.

Unidades CPU

Usufrua de recursos CPU garantidos, adaptados às suas fases de teste, de pré-produção ou ainda de machine learning básicos.

Implemente até 12 unidades de recursos por notebook ou treino. O armazenamento através do Object Storage é ilimitado.

Unidades GPU

Implemente recursos GPU para todos os seus casos de uso de treino IA e para o deep learning, que requerem cálculos intensivos.

Implemente até 4 unidades de recursos por notebook ou treino. O armazenamento através do Object Storage é ilimitado.

O AI Deploy implementa as suas aplicações ou os seus modelos através do Docker num cluster: este último dá então início aos nós de cálculo (denominados réplicas). Pode definir um número mínimo e máximo de nós para cada implementação. Cada nó lançado é faturado ao minuto, consoante a sua duração de vida e potência. Quer seja fixo ou se adapte automaticamente à carga de trabalho, o cluster respeita todas as suas especificações.
Antes de implementar um modelo em produção, pode obter uma estimativa do preço na sua Área de Cliente. Tenha em conta que o número de pedidos das suas implementações é ilimitado.

Por razões de simplificação, o preço indicado corresponde à tarifa horária. No entanto, a granularidade de faturação é ao minuto.

As tarifas incluem a potência de cálculo, à exceção:

• dos custos de registo de containers para alojar as imagens dos containers implementados no seu cluster. Tenha em mente que este serviço é faturado consoante as modalidades indicadas na secção “Container & Orchestration”;
• custos de armazenamento dos seus dados.

Unidades CPU

Usufrua de recursos CPU garantidos, adaptados às suas fases de teste, de pré-produção ou ainda de machine learning básicos.

Implemente até 12 unidades de recursos por nó. O armazenamento através do Object Storage é ilimitado.

Unidades GPU

Implemente recursos GPU para todos os seus casos de utilização que requerem cálculos intensivos, como o treino IA e o deep learning.

Implemente até 4 unidades de recursos por nó. O armazenamento através do Object Storage é ilimitado.