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我的AWS账单让我心烦意乱😖
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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
在控制机器学习成本的过程中，我学到了很多教训。AWS费用可能迅速增加，尤其是长时间运行的笔记本和未删除的端点。建议定期停止不使用的服务，并使用预算警报和成本管理工具监控支出，以避免资源浪费。
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关键要点
- AWS费用可能迅速增加，尤其是长时间运行的笔记本和未删除的端点。
- 建议定期停止不使用的服务，以避免不必要的费用。
- 使用预算警报和成本管理工具监控支出，防止资源浪费。
- 笔记本实例按小时计费，建议在使用完毕后停止。
- 选择适合的GPU进行训练，避免高昂的费用。
- 测试后应删除端点，以减少持续费用。
- S3存储费用可能会增加，建议使用生命周期规则自动归档或删除旧数据。
- 设置账单警报以监控支出，及时调整预算。
- 使用成本探查器跟踪各项服务的支出。
- 养成关闭未使用资源的习惯，以降低成本。
❓
延伸问答
如何控制AWS的机器学习成本？
定期停止不使用的服务，使用预算警报和成本管理工具监控支出。
AWS笔记本实例的计费方式是什么？
AWS笔记本实例按小时计费，建议在使用完毕后停止。
如何避免在AWS上产生不必要的费用？
删除测试后的端点，使用生命周期规则管理S3存储，设置账单警报。
使用AWS时，如何监控我的支出？
可以使用AWS Cost Explorer和设置预算警报来监控支出。
选择GPU时应该注意什么？
选择适合的GPU进行训练，避免选择过于昂贵的型号。
S3存储费用如何计算？
S3存储费用按每GB计费，建议使用生命周期规则自动管理数据。
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