AI Perks स्टार्टअप और डेवलपर्स को पैसे बचाने में मदद करने के लिए AI टूल्स, क्लाउड सेवाओं और API पर विशेष छूट, क्रेडिट और डील तक पहुंच प्रदान करता है।
Databricks स्टार्टअप प्रोग्राम आपको क्या देता है
Databricks अपनी डेटा इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म पर $50,000 तक के क्रेडिट की पेशकश करता है, जिसमें सिंगल प्लेटफ़ॉर्म बिल पर Spark कम्प्यूट, SQL वेयरहाउस, डेल्टा लेक पाइपलाइन और Mosaic AI मशीन लर्निंग स्टैक शामिल हैं।
यह डेटा प्लेटफ़ॉर्म श्रेणी में सबसे बड़े अनुदानों में से एक है। AI Perks इसे 194 कंपनियों में $7.7M क्रेडिट के साथ ट्रैक करता है।
जो संख्या वास्तव में मायने रखती है वह $50,000 नहीं है। यह तथ्य है कि क्रेडिट Databricks प्लेटफ़ॉर्म की खपत को कवर करता है और आम तौर पर उन क्लाउड वर्चुअल मशीनों को नहीं जिन पर प्लेटफ़ॉर्म चलता है, जिसके लिए आप सीधे AWS, Azure या Google Cloud को भुगतान करते रहते हैं। संस्थापक जो उस संरचना को याद करते हैं, वे एक बिल के लिए बजट बनाते हैं और दो प्राप्त करते हैं। नियम मार्ग के अनुसार भिन्न होते हैं, और वर्तमान नियम getaiperks.com पर सूचीबद्ध हैं।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Databricks $50,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Databricks वास्तव में किस लिए है
Databricks आपके एनालिटिक्स और आपकी मशीन लर्निंग दोनों पर एक नियंत्रित लेयर बेचता है, इसलिए जिस टेबल को आपका BI डैशबोर्ड पढ़ता है और जिस टेबल पर आपका मॉडल ट्रेन करता है, वह एक ही टेबल है, जिसमें समान अनुमतियाँ हैं।
उसका हर टुकड़ा अलग और सस्ते में मौजूद है। Postgres आश्चर्यजनक पैमाने तक एनालिटिक्स को संभालता है। dbt परिवर्तन को संभालता है। S3 प्लस Parquet भंडारण को संभालता है। Airflow ऑर्केस्ट्रेशन को संभालता है। MLflow ओपन सोर्स है और आप इसे स्वयं होस्ट कर सकते हैं।
आप जो खरीद रहे हैं वह उनके बीच का जुड़ाव है, साथ ही एक डेटा इंजीनियर की अनुपस्थिति जो पाँच प्रणालियों को बनाए रखता है जो इस बात पर असहमत हैं कि ग्राहक कौन है। Delta Lake आपको ऑब्जेक्ट स्टोरेज पर ACID लेनदेन और टाइम ट्रैवल देता है। Unity Catalog आपको SQL, नोटबुक और मॉडल प्रशिक्षण में एक अनुमति मॉडल देता है।
यह परीक्षण करने का ईमानदार तरीका कि क्या आपको अभी इसकी आवश्यकता है: क्या आपके व्यवसाय पर निर्भर कोई क्वेरी आपकी धैर्य से अधिक समय लेती है, या क्या आपका प्रशिक्षण डेटा आपके डैशबोर्ड से एक अलग जगह से आता है? यदि इनमें से कोई भी सत्य नहीं है, तो Postgres और dbt वास्तव में आपको कवर करते हैं, और क्रेडिट बाद में बेहतर खर्च किया जाता है। एक एकल Postgres इंस्टेंस लाखों पंक्तियों और अधिकांश बीज-चरण एनालिटिक्स को बिना किसी शिकायत के संभालता है।
यदि आप ईवेंट स्ट्रीम को लेनदेन संबंधी डेटा से जोड़ रहे हैं, सैकड़ों गीगाबाइट्स पर Spark जॉब चला रहे हैं, या ऐसे डेटा पर प्रशिक्षण ले रहे हैं जिसे नियंत्रित रहना है, तो आप पहले से ही जानते हैं कि यह श्रेणी क्यों मौजूद है।
Databricks मूल्य निर्धारण पैमाने पर कैसे व्यवहार करता है
Databricks DBUs में बिल करता है, जो प्रति-सेकंड खपत इकाई है जिसकी दर उस उत्पाद के आधार पर बदलती है जिस पर आप काम चलाते हैं, और वह बिल आपके द्वारा अपने प्रदाता को भुगतान किए जाने वाले एक अलग क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर बिल के ऊपर बैठता है।
एक ही Spark जॉब पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करता है कि आप उसे किस लेन में चलाते हैं, उसके आधार पर नाटकीय रूप से अलग-अलग राशि का खर्च आता है। क्रेडिट चालू करने से पहले समझने वाली यह सबसे महत्वपूर्ण बात है।
| मीटर | मोटा सूची व्यवहार | क्या इसे बढ़ाता है |
|---|---|---|
| जॉब्स कम्प्यूट | लगभग $0.15 प्रति DBU, AWS प्रीमियम टियर | शायद ही कभी समस्या, यह सस्ती लेन है |
| ऑल-पर्पस कम्प्यूट | लगभग $0.55 प्रति DBU, लगभग 3.5x जॉब्स कम्प्यूट | प्रोडक्शन पाइपलाइन इंटरैक्टिव क्लस्टर पर छोड़ दी गईं |
| सर्वरलेस SQL | लगभग $0.70 प्रति DBU | ऑटो-रिफ्रेशिंग डैशबोर्ड, ऑटो-स्टॉप कभी कॉन्फ़िगर नहीं किया गया |
| डेल्टा लाइव टेबल्स | सुविधा सेट के अनुसार टियर | निरंतर मोड जहां ट्रिगर किया गया होता |
| मॉडल सर्विंग | प्रोविज़न किए गए थ्रूपुट के प्रति DBU-घंटे | ऐसे ट्रैफ़िक के लिए गर्म रखे गए एंडपॉइंट जो नहीं आ रहे हैं |
| अंतर्निहित क्लाउड VM | AWS, Azure या GCP को भुगतान किया गया, Databricks को नहीं | अक्सर DBU चार्ज के बराबर परिमाण का क्रम |
ये लेखन के समय AWS प्रीमियम टियर पर प्रकाशित सूची आंकड़े हैं, और वे बदलते रहते हैं। कुछ भी मॉडल करने से पहले वर्तमान दरों को सत्यापित करें।
एक उदाहरण। लगभग 2 DBU प्रति नोड-घंटे पर एक चार-नोड जॉब क्लस्टर, जो रात में दो घंटे चलता है, प्रति माह लगभग 480 DBUs होता है, या प्लेटफ़ॉर्म शुल्क में लगभग $72। एक 2X-स्मॉल सर्वरलेस SQL वेयरहाउस जो सप्ताह के दिनों में आठ घंटे उपलब्ध रहता है, लगभग 700 DBUs, या लगभग $490 का उपभोग करता है। इसके नीचे EC2 बिल जोड़ें और एक बीज-चरण फुटप्रिंट $1,100 प्रति माह के पास आता है, जिसे $50,000 का क्रेडिट लगभग साढ़े तीन साल तक कवर करता है।
विपरीत स्थिति वह है जहाँ टीमें घायल होती हैं। ऑटो-टर्मिनेशन अक्षम होने के साथ एक पांच-नोड ऑल-पर्पस क्लस्टर प्रति माह लगभग 7,200 DBUs, अकेले $3,960 DBUs में, ऐसे काम के लिए जलाता है जो कोई नहीं कर रहा है। कोई भी इसे नहीं चुनता है। यह तब होता है जब कोई शुक्रवार को लैपटॉप बंद कर देता है। AI Perks क्रेडिट नियमों को सूचीबद्ध करता है, अनुशासन आप पर है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Databricks $50,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Databricks क्रेडिट किसके साथ स्टैक होते हैं
Databricks क्रेडिट प्लेटफ़ॉर्म खपत को कवर करते हैं, और अंतर्निहित क्लाउड VM आपके प्रदाता द्वारा बिल किए जाते हैं, इसलिए क्लाउड क्रेडिट और Databricks क्रेडिट सबसे साफ स्टैकिंग जोड़ी हैं।
यह असामान्य है। अधिकांश क्रेडिट प्रोग्राम ओवरलैप होते हैं, और दो रखने का मतलब अक्सर एक को बर्बाद करना होता है। यहां वे वास्तव में पूरक हैं: आपका AWS, Azure या Google Cloud अनुदान कम्प्यूट और स्टोरेज लेयर को अवशोषित करता है,, और Databricks अनुदान उसके ऊपर प्लेटफ़ॉर्म लेयर को अवशोषित करता है। दोनों को रखने वाली टीम ने अनिवार्य रूप से उसी अवधि के लिए पूरे डेटा स्टैक को कवर किया है।
एक शुरुआती AI उत्पाद के लिए पूरी तस्वीर:
- क्लाउड क्रेडिट कवर करते हैं कि मशीनें कहाँ चलती हैं और डेटा कहाँ स्थित है
- Databricks क्रेडिट प्लेटफ़ॉर्म को कवर करते हैं जो उस स्टोरेज को नियंत्रित टेबल और पाइपलाइन में बदल देता है
- मॉडल और API क्रेडिट रनटाइम पर आपके एप्लिकेशन द्वारा कॉल किए जाने वाले अनुमान को कवर करते हैं
- अवलोकन क्रेडिट यह जानने को कवर करते हैं कि क्या कोई भी काम कर रहा है
यह देखना कि कौन से अनुदान संगत हैं, और कौन से चुपचाप एक-दूसरे को बाहर करते हैं, AI Perks के बुकमार्क के फ़ोल्डर के बजाय एक बनाए रखा सूची के रूप में मौजूद होने का कारण है।
संस्थापक डेटा प्लेटफ़ॉर्म क्रेडिट के बारे में क्या गलत करते हैं
सबसे महंगा गलती एक बड़े क्रेडिट को मुफ्त डेटा इंजीनियरिंग के रूप में मानना है, न कि निश्चित खिड़की के रूप में जिसमें आप लागत की आदतें बना सकते हैं जिन्हें आप समाप्त होने के बाद वहन कर सकते हैं।
पांच विफलता पैटर्न, मोटे तौर पर उनकी लागत के क्रम में:
ऑल-पर्पस कम्प्यूट पर प्रोडक्शन चलाना। इंटरैक्टिव क्लस्टर वे हैं जहाँ आप विकसित होते हैं। जॉब्स कम्प्यूट वह है जहाँ शेड्यूल किया गया काम संबंधित है, जो समान आउटपुट के लिए DBU दर के लगभग एक तिहाई पर है। टीमें नोटबुक में प्रोटोटाइप बनाती हैं, नोटबुक शेड्यूल करती हैं, और हमेशा के लिए तिगुना भुगतान करती हैं।
कोई ऑटो-टर्मिनेशन नहीं। एक निष्क्रिय क्लस्टर एक व्यस्त क्लस्टर के समान लागत का होता है। हर ऑल-पर्पस क्लस्टर पर आक्रामक ऑटो-टर्मिनेशन और हर SQL वेयरहाउस पर पहले इनवॉइस के बाद नहीं, बल्कि जिस दिन आप उन्हें बनाते हैं, उस दिन ऑटो-स्टॉप सेट करें।
दूसरे बिल को भूल जाना। क्रेडिट DBUs को ऑफसेट करता है। आपका क्लाउड प्रदाता अभी भी इंस्टेंस, स्टोरेज और इग्रेस के लिए बिल करता है। दोनों का बजट बनाएं, और getaiperks.com पर देखें कि कौन से क्लाउड प्रोग्राम इसके साथ sit करते हैं।
डेटा द्वारा उचित ठहराए जाने से पहले लेकहाउस को अपनाना। एक क्रेडिट उस क्षण मूल्य संकेत को हटा देता है जब आपकी टीम अपने डिफ़ॉल्ट चुन रही होती है। 5GB डेटा पर Databricks में माइग्रेट करना आपको जटिलता देता है, गति नहीं, और आप बाद में ऑपरेटिंग मॉडल को इनहेरिट करते हैं।
निकास की योजना बहुत देर से बनाना। क्रेडिट सूची मूल्य पर अंकित होते हैं, इसलिए क्रेडिट के $50,000 बातचीत के खर्च के $50,000 से कम मूल्यवान हैं, और यह समाप्त होने वाला महीना रैंप के बजाय एक चट्टान है। 70% उपभोग पर तय करें कि आप क्या काटेंगे, 100% पर नहीं।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Databricks $50,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
डेटा प्लेटफ़ॉर्म क्रेडिट लेने से पहले क्या तय करना चाहिए
एक डेटा प्लेटफ़ॉर्म क्रेडिट तब सबसे अधिक मूल्यवान होता है जब वह आदतें छुपाता है, वे पहले से ही वही होती हैं जिन्हें आप उनके बिना वहन कर सकते थे।
AI Perks Databricks को डेटा और इन्फ्रास्ट्रक्चर श्रेणियों में अन्य वेयरहाउस, स्ट्रीमिंग और पाइपलाइन कार्यक्रमों के साथ सूचीबद्ध करता है, जिसमें प्रत्येक के लिए वर्तमान नियम और राशि शामिल है, ताकि श्रेणी एक प्रोग्राम के बजाय एक तस्वीर के रूप में पढ़ी जाए।
मीटर शुरू होने से पहले तय करने लायक चार चीजें:
दूसरा बिल। प्लेटफ़ॉर्म खपत और क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर को विभिन्न कंपनियों द्वारा बिल किया जाता है। अपने आप में एक Databricks अनुदान एक वास्तविक डेटा प्लेटफ़ॉर्म लागत के आधे हिस्से को खुला छोड़ देता है, यही कारण है कि एक ही स्थान पर सूचीबद्ध क्लाउड प्रोग्राम इस एक जितने ही महत्वपूर्ण हैं।
पार्टनर मार्ग। बड़े इन्फ्रास्ट्रक्चर क्रेडिट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा सीधे मार्ग के बजाय एक्सेलेरेटर, निवेशकों और क्लाउड मार्केटप्लेस के माध्यम से स्टार्टअप तक पहुँचता है, और नियम मार्ग के अनुसार भिन्न होते हैं। यह जानना योग्य है कि आपके मौजूदा रिश्ते पहले से क्या अनलॉक करते हैं, इससे पहले कि आप मान लें कि एक ही रास्ता है।
वर्कलोड के मुकाबले समय। क्रेडिट क्लॉक आम तौर पर एक खाते के सक्रिय होने पर शुरू होते हैं, न कि अनुमोदन पर। पाइपलाइन अभी भी डिजाइन की जा रही है, जबकि चल रहा क्रेडिट कुछ भी नहीं पर खुद को खर्च करने वाला क्रेडिट है।
आपकी बिना सब्सिडी वाली संख्या। लिखें कि पहले दिन पूर्ण मूल्य पर प्लेटफ़ॉर्म की लागत कितनी होगी, फिर क्लस्टर नीतियां, ऑटो-टर्मिनेशन और वेयरहाउस साइजिंग सेट करें ताकि क्रेडिट समाप्त होने पर आप वहीं हों, न कि जहाँ आप खुद को पाते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Databricks स्टार्टअप प्रोग्राम का मूल्य कितना है?
Databricks प्लेटफ़ॉर्म की ओर $50,000 तक के क्रेडिट, जिसमें Spark जॉब्स, SQL वेयरहाउस, डेल्टा लाइव टेबल्स पाइपलाइन और मशीन लर्निंग वर्कलोड शामिल हैं। लगभग $1,100 प्रति माह खर्च करने वाली एक बीज-चरण टीम के लिए, यह प्लेटफ़ॉर्म बिल पर लगभग साढ़े तीन साल का रनवे है। वर्तमान नियम और पात्रता getaiperks.com पर ट्रैक किए जाते हैं।
क्या Databricks क्रेडिट मेरे AWS या Azure बिल को कवर करते हैं?
आम तौर पर नहीं। Databricks क्रेडिट DBUs में मापी गई प्लेटफ़ॉर्म खपत को ऑफसेट करते हैं, जबकि अंतर्निहित वर्चुअल मशीन, ऑब्जेक्ट स्टोरेज और नेटवर्क इग्रेस को आपके क्लाउड प्रदाता द्वारा बिल किया जाता है। बजट बनाने से पहले विशिष्ट नियमों की पुष्टि करें, और एक बड़े के बजाय एक क्लाउड अनुदान और एक Databricks अनुदान दोनों रखने की योजना बनाएं।
क्या Databricks प्री-सीड स्टार्टअप के लिए ओवरकिल है?
अक्सर हाँ। Postgres प्लस dbt लाखों पंक्तियों और अधिकांश बीज-चरण एनालिटिक्स को लगभग कुछ भी नहीं के लिए संभालता है। Databricks तब अपना मूल्य अर्जित करता है जब आप ईवेंट डेटा को लेनदेन संबंधी डेटा से जोड़ रहे हों, सैकड़ों गीगाबाइट्स पर Spark चला रहे हों, या ऐसे डेटा पर मॉडल प्रशिक्षित कर रहे हों जिसे नियंत्रित और पुनरुत्पादनीय रहना है।
DBU क्या है और दर क्यों बदलती है?
DBU एक Databricks Unit है, जो खपतित प्रसंस्करण का प्रति-सेकंड माप है। प्रति DBU दर इस बात पर निर्भर करती है कि कौन सा उत्पाद काम करता है: जॉब्स कम्प्यूट सबसे सस्ता लेन है, ऑल-पर्पस कम्प्यूट लगभग साढ़े तीन गुना अधिक महंगा है, और सर्वरलेस SQL और भी अधिक। इंटरैक्टिव क्लस्टर पर शेड्यूल किए गए काम को चलाना सबसे आम बचने योग्य ओवरस्पेंड है।
क्या मैं Databricks क्रेडिट को अन्य स्टार्टअप क्रेडिट के साथ जोड़ सकता हूँ?
हाँ, और संयोजन असामान्य रूप से साफ है क्योंकि बिल ओवरलैप नहीं होते हैं। क्लाउड क्रेडिट मशीनों को कवर करते हैं, Databricks क्रेडिट प्लेटफ़ॉर्म को कवर करते हैं, और मॉडल क्रेडिट रनटाइम पर अनुमान को कवर करते हैं। कौन से प्रोग्राम एक-दूसरे के साथ संगत हैं, यह getaiperks.com पर 194 कंपनियों में ट्रैक किया जाता है।
Databricks क्रेडिट समाप्त होने पर क्या होता है?
आप उन आदतों से आकारित एक बिल को इनहेरिट करते हैं जो तब बनीं जब यह मुफ्त था, बातचीत की गई दर के बजाय सूची मूल्य पर। इसका समाधान क्लस्टर नीतियों, ऑटो-टर्मिनेशन और वेयरहाउस सीमाओं को जल्दी सेट करना है ताकि आपका बिना सब्सिडी वाला फुटप्रिंट वही हो जो आप क्रेडिट समाप्त होने पर चला रहे हों।
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