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Precios de Machine Learning Studio (clásico)

Estudio de ML es el entorno de desarrollo integrado basado en GUI para crear flujos de trabajo de Machine Learning y ponerlos en práctica

ML Studio (clásico) ofrece una experiencia visual para el aprendizaje automático.

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Precios de Estudio de aprendizaje automático

Machine Learning Studio (clásico) se ofrece en dos niveles: Gratis y Estándar.

En la tabla siguiente se comparan las características, por nivel:

No disponible Gratis Estándar
Precio Gratis $- por área de trabajo de ML Studio al mes
$- por hora de experimentación en Studio
Suscripción a Azure No requerido Requerido
Número máximo de módulos por experimento 100 Ilimitado
Duración máxima de experimento 1 hora por experimento Hasta 7 días por experimento con un máximo de 24 horas por módulo
Espacio de almacenamiento máximo 10 GB Ilimitado (BYO)
Leer datos de instancias locales de SQL Versión preliminar No
Ejecución y rendimiento Nodo único Nodos múltiples
API web de producción No
Contrato de nivel de servicio No

Los gastos por hora se aplican únicamente al uso activo del servicio. Si existen varios medidores, estos se aplican simultáneamente.

Precios de API web de producción

Machine Learning Studio (clásico) permite implementar soluciones de análisis predictivo como servicios web.

Los servicios web implementados están sujetos a los siguientes planes:

No disponible Desarrollo y pruebas* Estándar S1 Estándar S2 Estándar S3
Precio de nivel al mes $- $- $- $-
Características
Transacciones incluidas (al mes) 1.000 100.000 2.000.000 50.000.000
Horas de proceso incluidas (al mes) 2 25 500 12.500
Número total de servicios web1 2 10 100 500
Tarifas de uso por encima del límite N/D $- por 1000 transacciones
$- por hora de proceso de API
$- por 1000 transacciones
$- por hora de proceso de API
$- por 1000 transacciones
$- por hora de proceso de API

* En el nivel de pruebas, el uso de la API está limitado a dos llamadas al servicio de solicitud-respuesta (RRS) simultáneas.
1 Número de servicios web que el cliente puede asociar a un plan en cualquier momento dado.

La versión clásica de los servicios web continúa disponible a los precios siguientes:

  • $-/hora de proceso de API de producción (unidad horaria)
  • $-/1000 transacciones de API de producción (unidad de transacciones)

Los gastos por hora se aplican únicamente al uso activo del servicio. Si existen varios medidores, estos se aplican simultáneamente.

Para obtener más información acerca de los servicios web clásicos y los nuevos servicios web, consulte la documentación.

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Recursos adicionales

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Documentación

Consulte tutoriales técnicos, vídeos y más recursos de Machine Learning Studio (clásico).

  • Para copiar sus experimentos del nivel Gratis al nivel Estándar, siga los pasos que se indican a continuación:

    1. Inicie sesión en Azure Machine Learning Studio (clásico) y asegúrese de que puede ver tanto el área de trabajo del nivel Gratis como el área de trabajo del nivel Estándar en el selector de áreas de trabajo situado en la barra de navegación superior.
    2. Cambie al área de trabajo Gratis si se encuentra en el área de trabajo Estándar.
    3. En la vista de la lista de experimentos, seleccione un experimento que desee copiar y haga clic en el botón de comando Copiar.
    4. Seleccione el área de trabajo del nivel Estándar en el cuadro de diálogo desplegable y haga clic en el botón Copiar.
    5. Tenga en cuenta que todos los conjuntos de datos asociados, el modelo entrenado, etc. se copiarán junto con el experimento en el área de trabajo estándar.
    6. Tendrá que volver a ejecutar el experimento y volver a publicar el servicio web en el área de trabajo Estándar.
  • Machine Learning ofrece alta disponibilidad mediante el emparejamiento de dos regiones de la misma zona geográfica. El centro y sur de EE. UU. se empareja con el centro y norte de EE. UU.

  • Los tiempos de llamadas API de producción pueden variar notablemente. Por lo general, oscilan entre cientos de milisegundos y algunos segundos, pero pueden ser minutos según la complejidad del procesamiento de datos y del modelo de aprendizaje automático. La mejor forma de calcular tiempos de llamadas API de producción es realizar pruebas comparativas de un modelo en Machine Learning.

  • Machine Learning es un servicio multiinquilino y los recursos de proceso reales utilizados en el back-end variarán y están optimizados para el rendimiento y la previsibilidad.

  • Los cargos de área de trabajo se desglosarán por separado para cada métrica aplicable en una sola factura.

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