uso de computação em ambientes do watsonx.ai Studio
O uso da computação é calculado pelo número de horas de unidade de capacidade (CUH) consumidas por um tempo de execução de ambiente ativo no watsonx.ai Studio.
Para obter mais informações sobre como você é cobrado mensalmente pelos recursos que consome com os planos do watsonx.ai Studio, consulte Detalhes de cobrança para uso de computação.
Limite de capacidade de tempo de execução
Você é notificado quando está prestes a atingir o limite mensal de capacidade de tempo de execução do seu plano de serviço do watsonx.ai Studio. Quando atingir seu limite de capacidade, você poderá:
- Interrompa os tempos de execução ativos de que você não precisa.
- Faça upgrade de seu plano de serviço. Consulte Atualização de serviços.
Controlar o uso de tempo de execução para um projeto
É possível visualizar os tempos de runtimes do ambiente que estão ativos atualmente em um projeto, e monitorar o uso para o projeto a partir da página Ambientes do projeto.
Controlar o uso de tempo de execução para uma conta
As CUH consumidas pelos tempos de execução ativos em um projeto são cobradas na conta que o criador do projeto selecionou nas configurações de perfil no momento em que o projeto foi criado. Essa conta pode ser a conta do criador do projeto ou outra conta à qual o criador do projeto tem acesso. Se outros usuários forem incluídos no projeto e usarem tempos de execução, seu uso também será cobrado com relação à conta que o criador do projeto escolheu no momento da criação do projeto.
É possível acompanhar o uso do tempo de execução para uma conta na página Tempos de execução de ambiente se você for o proprietário ou administrador da conta IBM Cloud.
Para visualizar o uso total do tempo de execução em todos os projetos e ver quanto do seu plano você usou, escolha Administration > Environment runtimes.
É exibida uma lista dos tempos de execução ativos faturados para sua conta. Você pode ver quem criou os tempos de execução, quando e para quais projetos, e as unidades de capacidade que foram consumidas pelos tempos de execução ativos no momento em que você visualiza a lista.