机器学习PAI的pairrec 是怎么收费的？

机器学习PAI的PAI-Rec（个性化推荐）收费规则主要分为以下几个计费项，具体如下：

1. PAI-Rec实例费用

PAI-Rec实例是个性化推荐服务的核心部分，其计费方式为资源包（预付费）。
- 计费方式：用户需预先购买资源包，在费用结算时从资源包中抵扣用量。
- 生效与有效期：资源包购买后立即生效，自购买日起一年内有效，过期作废。

版本功能对比

• 标准版：提供以下核心功能：

  • 推荐业务引擎：串联召回、过滤、排序、粗排、精排、冷启动等链路，生成推荐结果。
  • 特征一致性校验：通过在线和离线特征对比，确保特征存储、读取和变换的一致性。
  • 实验平台：支持召回、过滤、排序、重排参数管理，提供实验流量管理、指标注册及报表对比功能。

• 高级版：在标准版基础上增加更多复杂功能，例如更复杂的排序模型、在线学习等。

2. 云资源消耗费用

搭建完整的推荐系统需要依赖其他阿里云服务（如MaxCompute、PAI-EAS等），这些服务的资源消耗需按照各自的计费规则进行扣费。
- 不包含在PAI-Rec费用中：云资源消耗费用独立于PAI-Rec实例费用，需单独计算。 - 影响因素：推荐系统的复杂性会显著影响费用，例如： - 用户和物品的数量。 - 是否使用向量召回或冷启动算法。 - 排序模型的复杂度。 - 是否采用在线学习等高级功能。

按DAU估算的整套推荐系统资源消耗

以下是基于日活跃用户数（DAU）的资源消耗预估（适用于PAI-Rec高级版）：

注意：实际价格以出账账单为准。

3. 实施交付或高阶能力部署费用

如果需要阿里云工程师提供系统搭建、算法定制等服务，则需通过商务洽谈合作。
- 费用构成：根据定制人天的投入情况支付相应费用。 - 适用场景：适用于需要深度定制化开发或技术支持的企业客户。

重要提醒

• 成本优化建议：
  • 使用自动扩缩容的EAS实例。
  • 选择预付费的MaxCompute资源。
  • 定期清理Hologres或OSS中无用的数据。
  • 使用增量训练代替全量训练。
• 费用查询：可通过阿里云费用与成本控制台查看详细的账单明细，了解各项费用来源。

综上所述，PAI-Rec的收费模式包括实例费用、云资源消耗费用以及实施交付费用，用户可根据自身业务规模和需求选择合适的版本和服务方案。