Document AI 의 비용 거버넌스¶
이 항목에서는 Document AI 의 비용 거버넌스에 대한 모범 사례를 제공합니다.
Document AI 의 비용 이해하기¶
Document AI 는 다음과 같이 비용이 발생합니다.
- AI 서비스 컴퓨팅:
Document AI 를 사용하면 컴퓨팅 비용이 발생하는 <model_build_name>!PREDICT 메서드를 사용하여 문서에서 정보를 추출할 수 있습니다.
- 가상 웨어하우스 컴퓨팅:
워크시트에서 쿼리를 실행하려면(<model_build_name>!PREDICT 메서드 사용 포함) 웨어하우스를 선택합니다. 또한 Document AI 는 워크시트의 데이터 검색과 관련된 다른 작업에 대한 비용이 발생할 수 있습니다. Document AI 의 웨어하우스 크기 선택에 대한 자세한 내용은 Document AI 에 대한 최적의 웨어하우스 크기 결정 섹션을 참조하십시오.
- 저장:
Document AI 모델을 테스트하려면 문서를 Snowsight 의 Document AI 사용자 인터페이스에 업로드하여 결과를 검토하고 선택적으로 훈련을 통해 모델을 미세 조정합니다. 이러한 작업에는 결과가 사용자 계정의 Snowflake 클래스 오브젝트에 저장되므로 저장 비용이 발생할 수 있습니다. SQL를 사용하여 정보를 추출하려면 문서를 내부 또는 외부 스테이지에 업로드해야 하며, 이 경우 저장소 비용이 발생할 수 있습니다. 발생한 보관 비용 뷰에 대한 정보는 저장소 비용 살펴보기 섹션을 참조하십시오.
Snowflake의 전체 비용에 대한 자세한 내용은 전체 비용 파악하기 섹션을 참조하십시오.
AI 서비스 비용 계산¶
Document AI 는 각 Document AI 워크로드에 따라 필요에 따라 Snowflake가 자동으로 확장 또는 축소하는 Snowflake 관리형 컴퓨팅 리소스를 사용합니다. Snowflake가 관리하는 컴퓨팅 구조를 사용하면 실제로 리소스를 사용하는 데 소요된 시간을 기준으로 소비량이 결정됩니다. 반면, 사용자가 관리하는 가상 웨어하우스는 작업을 수행하고 있는지 여부에 관계없이 실행되는 동안 크레딧을 소모하므로 유휴 상태이거나 과도하게 사용될 수 있습니다.
Document AI 에 대한 크레딧 소비량 계산은 작업을 완료하는 데 사용된 총 컴퓨팅 리소스 양을 기준으로 합니다. 사용된 컴퓨팅 리소스의 양은 컴퓨팅 유형과 소요 시간에 따라 측정되며, 워크로드에 사용된 모든 리소스를 초 단위로 계산하여 가장 가까운 초 단위로 반올림하여 계산합니다.
Snowflake의 컴퓨팅 비용에 대한 자세한 내용은 컴퓨팅 비용 이해하기 섹션을 참조하십시오.
크레딧 소비에 대한 자세한 내용은 Snowflake 서비스 사용 테이블 을 참조하십시오.
크레딧 소비량 추정하기¶
Document AI 의 크레딧 소비는 다음에 따라 달라집니다.
페이지 수(페이지로 구성된 문서 형식의 경우)
문서 수
페이지 밀도
대부분이 비어 있는 문서(예: 청구서)를 처리하는 데 걸리는 시간은 텍스트가 많은 문서(예: 연구 논문)를 처리하는 데 걸리는 시간보다 적어 크레딧 소모가 줄어듭니다.
추출할 데이터 값의 개수
더 많은 데이터 값을 추출하기 위해서는 더 많은 시간이 걸리므로, 크레딧 소비가 늘어납니다.
다음 테이블은 다양한 유형의 워크로드에 따른 예상 크레딧 소비량을 설명합니다.
페이지 수 |
문서 수 |
페이지 밀도 |
10개 값에 대한 예상 크레딧 범위 |
20개 값에 대한 예상 크레딧 범위 |
40개 값에 대한 예상 크레딧 범위 |
|---|---|---|---|---|---|
1,000 |
10 |
낮음. 예를 들어, 청구서 또는 슬라이드 |
3~5 |
4~6 |
6~8 |
1,000 |
100 |
낮음. 예를 들어, 청구서 또는 슬라이드 |
5~7 |
7~10 |
10~12 |
1,000 |
1,000 |
낮음. 예를 들어, 청구서 또는 슬라이드 |
10~12 |
11~13 |
12~14 |
1,000 |
10 |
Medium. 예를 들어, 비즈니스 서신 또는 재무제표 |
4~6 |
7~9 |
12~14 |
1,000 |
100 |
Medium. 예를 들어, 비즈니스 서신 또는 재무제표 |
7~9 |
10~12 |
16~18 |
1,000 |
1,000 |
Medium. 예를 들어, 비즈니스 서신 또는 재무제표 |
10~12 |
12~14 |
15~17 |
1,000 |
10 |
높음. 예를 들어, 연구 논문 또는 법률 문서 |
5~7 |
9~11 |
16~18 |
1,000 |
100 |
높음. 예를 들어, 연구 논문 또는 법률 문서 |
8~10 |
12~14 |
21~23 |
1,000 |
1,000 |
높음. 예를 들어, 연구 논문 또는 법률 문서 |
11~13 |
13~15 |
17~19 |
Document AI 의 비용 모니터링하기¶
Document AI 사용량은 서비스 유형이 AI_SERVICES 인 ORGANIZATION_USAGE 스키마의 METERING_DAILY_HISTORY 뷰 에 표시됩니다.
조직의 모든 계정에 대한 AI 서비스의 크레딧 소비를 확인하려면 다음 쿼리를 사용합니다.
SELECT * FROM SNOWFLAKE.ORGANIZATION_USAGE.METERING_DAILY_HISTORY
WHERE service_type ILIKE '%ai_services%';
참고
SNOWFLAKE.ORGANIZATION_USAGE.METERING_DAILY_HISTORY 뷰를 업데이트하는 데 최대 4시간이 걸릴 수 있습니다.
사용한 크레딧 등 계정에 대한 DOCUMENT_AI_USAGE_HISTORY 뷰 의 사용 데이터를 보려면 Document AI 를 사용하십시오.
Document AI 에 대한 최적의 웨어하우스 크기 결정¶
Snowflake에서는 X-Small, Small 또는 Medium 웨어하우스를 사용하는 것이 좋습니다. 웨어하우스를 확장해도 쿼리 처리 속도는 빨라지지 않고, 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다.
웨어하우스 자원이 필요한 추가 작업을 수행하는 경우 웨어하우스를 확장하는 것이 좋습니다.