Usar un servicio de nivel empresarial para el ciclo de vida de aprendizaje automático de un extremo a otro
Aumente la capacidad de los desarrolladores y cientÃficos de datos con una amplia gama de experiencias productivas para crear, entrenar e implementar modelos de Machine Learning en menos tiempo. Agilice la comercialización y fomente la colaboración en los equipos con una metodologÃa MLOps (DevOps para Machine Learning) extraordinaria. Innove en una plataforma segura y de confianza que se ha diseñado para ofrecer una inteligencia artificial responsable.
Explore las opciones de precios
-
Pago por uso
Pague la capacidad de proceso por segundo, sin compromisos a largo plazo ni pagos por adelantado. Aumente o disminuya la capacidad de consumo a petición.
-
Plan de ahorro de Azure para Compute
Ahorre dinero en determinados servicios de proceso globalmente al comprometerse a gastar una cantidad fija por hora durante 1 o 3 años, desbloqueando los precios más bajos hasta que alcance su compromiso por hora. Adecuado para cargas de trabajo dinámicas mientras se adaptan a los cambios planeados o no planeados.
-
Reservations
Azure Reserved Virtual Machine Instances proporciona una reducción significativa de los costos, en comparación con las tarifas de pago por uso, cuando se compromete a los términos de uno o tres años. Adecuado para cargas de trabajo estables y predecibles sin cambios planeados.
Aplique filtros para adaptar las opciones de precios a sus necesidades.
Los precios son solo estimaciones y no están pensados como cotizaciones de precios reales. Los precios reales pueden variar en función del tipo de contrato especificado con Microsoft, la fecha de compra y el tipo de cambio de moneda. Los precios se calculan en dólares estadounidenses y se convierten con las tarifas al contado de cierre de Londres que se capturan en los dos dÃas laborables anteriores al último dÃa laborable del mes anterior. Si los dos dÃas laborables anteriores al final del mes se encuentran en un dÃa festivo en los principales mercados, el dÃa de configuración de tarifas suele ser el dÃa inmediatamente anterior a los dos dÃas laborables. Esta tarifa se aplica a todas las transacciones durante el próximo mes. Inicie sesión en la calculadora de precios de Azure para ver los precios basados en su programa u oferta actuales con Microsoft. Póngase en contacto con un especialista en ventas de Azure para obtener más información sobre precios o para solicitar una oferta de precios. Vea preguntas poco frecuentes sobre los precios de Azure.
Tenga en cuenta que no hay ningún cargo adicional por usar Azure Machine Learning. Sin embargo, junto con el proceso, incurrirá en cargos aparte por otros servicios de Azure consumidos, incluidos, entre otros, Azure Blob Storage, Azure Key Vault, Azure Container Registry y Azure Application Insights.
General purpose
Balanced CPU-to-memory ratio. Ideal for testing and development, small to medium databases, and low to medium traffic web servers.
D2-64 v3
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D2 v3 | 2 | 8 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D4 v3 | 4 | 16 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D8 v3 | 8 | 32 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D16 v3 | 16 | 64 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D32 v3 | 32 | 128 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D64 v3 | 64 | 256 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
D2s-64s v3
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D2s v3 | 2 | 8 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D4s v3 | 4 | 16 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D8s v3 | 8 | 32 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D16s v3 | 16 | 64 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D32s v3 | 32 | 128 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D64s v3 | 64 | 256 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
D1-5 v2
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D1 v2 | 1 | 3.5 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D2 v2 | 2 | 7 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D3 v2 | 4 | 14 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D4 v2 | 8 | 28 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
D1s-5s v2
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DS1 v2 | 1 | 3.5 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| DS2 v2 | 2 | 7 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| DS3 v2 | 4 | 14 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| DS4 v2 | 8 | 28 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| DS5 v2 | 16 | 56 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
D2ds – D64ds v4
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D2ds v4 | 2 | 8 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D4ds v4 | 4 | 16 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D8ds v4 | 8 | 32 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D16ds v4 | 16 | 64 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D32ds v4 | 32 | 128 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D48ds v4 | 48 | 192 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D64ds v4 | 64 | 256 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
Compute optimized
High CPU-to-memory ratio. Good for medium traffic web servers, network appliances, batch processes, and application servers.
Fsv2-series
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| F2s v2 | 2 | 4 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| F4s v2 | 4 | 8 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| F8s v2 | 8 | 16 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| F16s v2 | 16 | 32 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| F32s v2 | 32 | 64 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| F64s v2 | 64 | 128 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| F72s v2 | 72 | 144 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
Memory optimized
High memory-to-core ratio. Great for relational database servers, medium to large caches, and in-memory analytics.
E2-64 v3
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| E2 v3 | 2 | 16 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| E4 v3 | 4 | 32 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| E8 v3 | 8 | 64 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| E16 v3 | 16 | 128 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
D-series
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D1 | 1 | 3.5 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D2 | 2 | 7 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D3 | 4 | 14 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D4 | 8 | 28 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D11 | 2 | 14 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D12 | 4 | 28 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D13 | 8 | 56 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D14 | 16 | 112 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
D11-15 v2
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D11 v2 | 2 | 14 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D12 v2 | 4 | 28 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D13 v2 | 8 | 56 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D14 v2 | 16 | 112 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| D15 v2 | 20 | 140 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
D11S-15S v2
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DS11 v2 | 2 | 14 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| DS12 v2 | 4 | 28 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| DS13 v2 | 8 | 56 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| DS14 v2 | 16 | 112 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| DS15 v2 | 20 | 140 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
E2a – E96a v4
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| E2a v4 | 2 | 16 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| E4a v4 | 4 | 32 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| E8a v4 | 8 | 64 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| E16a v4 | 16 | 128 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| E32a v4 | 32 | 256 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| E48a v4 | 48 | 384 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| E64a v4 | 64 | 512 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| E96a v4 | 96 | 672 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
E2s – E64s
Proceso de Spark de Synapse. Los precios se basan en los precios de Synapse. Para más información, consulte Precios: Azure Synapse Analytics | Microsoft Azure (sección Análisis de macrodatos).
M-series
| Instance | vCPU(s) | RAM |
Precio de VM Linux
|
Machine Learning Recargo del servicio |
Pago por uso Precio total |
1 year savings plan | 3 year savings plan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| M64 | 64 | 1,000 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M32ls | 32 | 256 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M64ls | 64 | 512 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M64m | 64 | 1,750 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M128m | 128 | 3,800 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M8ms | 8 | 218.75 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M16ms | 16 | 437.5 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M32ms | 32 | 875 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M64ms | 64 | 1,750 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M128ms | 128 | 3,800 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M64s | 64 | 1,024 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M128 | 128 | 2,000 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M128s | 128 | 2,000 GiB | $- |
$-
|
$-
|
$-
|
$-
|
| M32ts | 32 | 192 GiB |