Azure Machine Learning サービス の価格

モデルの構築、トレーニング、クラウドからエッジまでのデプロイ

機械学習モデルの構築とトレーニングをより迅速に行い、Azure Machine Learning Services を使用してクラウドまたはエッジに簡単にデプロイします。

TensorFlow、PyTorch、Jupyter などの最新の画期的なオープン ソース テクノロジを使用します。ローカルで実験してから、クラウドで大規模な GPU クラスターを使用してすばやくスケールアップまたはスケールアウトします。自動化された機械学習とハイパー パラメーター チューニングにより、データ サイエンスを高速化します。実験を追跡し、モデルを管理し、統合された CI/CD ツールを使って簡単にデプロイします。

価格の詳細

以下は、AKS を使用して機械学習モデルをデプロイするための価格であり、コンピューティング コストを含みます。Machine Learning service を使用してモデルをトレーニングするための基盤となるコンピューティングの料金のみをお支払いいただきます。コンピューティングの価格については、Virtual Machines の料金のページをご覧ください。

汎用

Web サイト、中小規模のデータベース、および日常使用のその他のアプリケーション用

Bs シリーズ

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
B1S 1 1 GiB $- $- $- $- $-
B2S 2 4 GiB $- $- $- $- $-
B1LS 1 0.5 GiB $- $- $- $- $-
B1MS 1 2 GiB $- $- $- $- $-
B2MS 2 8 GiB $- $- $- $- $-
B4MS 4 16 GiB $- $- $- $- $-
B8MS 8 32 GiB $- $- $- $- $-
B12MS 12 48 GiB $- $- $- $- $-
B16MS 16 64 GiB $- $- $- $- $-
B20MS 20 80 GiB $- $- $- $- $-

Av2 Standard

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
A1 v2 1 2 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank
A2 v2 2 4 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank
A4 v2 4 8 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank
A8 v2 8 16 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank
A2m v2 2 16 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank
A4m v2 4 32 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank
A8m v2 8 64 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank

Reserved Virtual Machine Instances は、現在 Av2 シリーズではご利用になれません。

D2-64 v3 最新世代

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
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 $- $- $- $- $-
D48 v3 48 192 GiB $- $- $- $- $-
D64 v3 64 256 GiB $- $- $- $- $-

D2s-64s v3 最新世代

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
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 $- $- $- $- $-
D48s v3 48 192 GiB $- $- $- $- $-
D64s v3 64 256 GiB $- $- $- $- $-

D1-5 v2

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
D1 v2 1 3.5 GiB $- $- $- $- $-
D2 v2 2 7 GiB $- $- $- $- $-
D3 v2 4 14 GiB $- $- $- $- $-
D4 v2 8 28 GiB $- $- $- $- $-
D5 v2 16 56 GiB $- $- $- $- $-

DS1-S5 v2

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
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 $- $- $- $- $-

コンピューティングの最適化

高い CPU 対メモリ比。トラフィックが中程度の Web サーバー、ネットワーク アプライアンス、バッチ処理、アプリケーション サーバーに適しています。

Fsv2 シリーズ

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
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 $- $- $- $- $-
F48s v2 48 96 GiB $- $- $- $- $-
F64s v2 64 128 GiB $- $- $- $- $-
F72s v2 72 144 GiB $- $- $- $- $-

F シリーズ

インスタンス コア メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
F1 1 2 GiB $- $- $- $- $-
F2 2 4 GiB $- $- $- $- $-
F4 4 8 GiB $- $- $- $- $-
F8 8 16 GiB $- $- $- $- $-
F16 16 32 GiB $- $- $- $- $-

メモリの最適化

高いメモリ対コア比。 リレーショナル データベース サーバー、中~大規模のキャッシュ、およびメモリ内分析に適しています。

E2-64 v3 最新世代

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
E2 v3 2 16 GiB $- $- $- $- $-
E4 v3 4 32 GiB $- $- $- $- $-
E8 v3 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E16 v3 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E20 v3 20 160 GiB $- $- $- $- $-
E32 v3 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E48 v3 48 384 GiB $- $- $- $- $-
E64i v3 1 64 432 GiB $- $- $- $- $-
E64 v3 64 432 GiB $- $- $- $- $-
1 Azure Compute では、特定のハードウェアの種類に分離される、単一顧客専用の仮想マシン サイズを提供します。これらの仮想マシン サイズは、コンプライアンスや規制上の要件などの要素が関係するワークロードについて、他の顧客からの高いレベルの分離を必要とするワークロードに最適です。

E2s-64s v3 最新世代

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
E2s v3 2 16 GiB $- $- $- $- $-
E4s v3 4 32 GiB $- $- $- $- $-
E8s v3 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E16s v3 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E20s v3 20 160 GiB $- $- $- $- $-
E32s v3 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E48s v3 48 384 GiB $- $- $- $- $-
E64is v3 1 64 432 GiB $- $- $- $- $-
E64s v3 64 432 GiB $- $- $- $- $-
1 Azure Compute では、特定のハードウェアの種類に分離される、単一顧客専用の仮想マシン サイズを提供します。これらの仮想マシン サイズは、コンプライアンスや規制上の要件などの要素が関係するワークロードについて、他の顧客からの高いレベルの分離を必要とするワークロードに最適です。

D11-15 v2

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
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 $- $- $- $- $-

DS11-S15 v2

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
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 $- $- $- $- $-

G シリーズ

インスタンス コア メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
G1 2 28 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank
G2 4 56 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank
G3 8 112 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank
G4 16 224 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank
G5 32 448 GiB $- $- $- – – Blank – – Blank

Reserved Virtual Machine Instances は、現在 G シリーズではご利用になれません。

M シリーズ

インスタンス vCPU メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
M64 64 1,024 GiB $- $- $- $- $-
M32ls 32 256 GiB $- $- $- $- $-
M64ls 64 512 GiB $- $- $- $- $-
M64m 64 1,792 GiB $- $- $- $- $-
M128m 128 3,892 GiB $- $- $- $- $-
M8ms 8 219 GiB $- $- $- $- $-
M16ms 16 438 GiB $- $- $- $- $-
M32ms 32 875 GiB $- $- $- $- $-
M64ms 64 1,792 GiB $- $- $- $- $-
M128ms 128 3,892 GiB $- $- $- $- $-
M64s 64 1,024 GiB $- $- $- $- $-
M128 128 2,048 GiB $- $- $- $- $-
M128s 128 2,048 GiB $- $- $- $- $-
M32ts 32 192 GiB $- $- $- $- $-

最大メモリ最適化

インスタンス アクティブな vCPU /
ベースになる vCPU
メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
DS11-1 v2 1 / 2 14 GiB $- $- $- $- $-
DS12-1 v2 1 / 4 28 GiB $- $- $- $- $-
DS12-2 v2 2 / 4 28 GiB $- $- $- $- $-
DS13-2 v2 2 / 8 56 GiB $- $- $- $- $-
DS13-4 v2 4 / 8 56 GiB $- $- $- $- $-
DS14-4 v2 4 / 16 112 GiB $- $- $- $- $-
DS14-8 v2 8 / 16 112 GiB $- $- $- $- $-
E4-2s v3 2 / 4 32 GiB $- $- $- $- $-
E8-2s v3 2 / 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E8-4s v3 4 / 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E16-4s v3 4 / 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E16-8s v3 8 / 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E32-8s v3 8 / 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E32-16s v3 16 / 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E64-16s v3 16 / 64 432 GiB $- $- $- $- $-
E64-32s v3 32 / 64 432 GiB $- $- $- $- $-
Gs4-4 4 / 16 224 GiB $- $- $- 利用できません 利用できません
Gs4-8 8 / 16 224 GiB $- $- $- 利用できません 利用できません
Gs5-8 8 / 32 448 GiB $- $- $- 利用できません 利用できません
Gs5-16 16 / 32 448 GiB $- $- $- 利用できません 利用できません
M64-16ms 16 / 64 1,750 GiB $- $- $- $- $-
M64-32ms 32 / 64 1,750 GiB $- $- $- $- $-
M128-32ms 32 / 128 3,800 GiB $- $- $- $- $-
M128-64ms 64 / 128 3,800 GiB $- $- $- $- $-

ストレージの最適化

高いディスク スループットと IO。ビッグ データ、SQL、および NoSQL データベースに最適です。

Ls シリーズ

インスタンス コア メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
L4s 4 32 GiB $- $- $- $- $-
L8s 8 64 GiB $- $- $- $- $-
L16s 16 128 GiB $- $- $- $- $-
L32s 32 256 GiB $- $- $- $- $-

GPU

負荷の高いグラフィックスのレンダリングやビデオ編集に特化した仮想マシンを、単一または複数の GPU で利用できます。

NC シリーズ

インスタンス コア メモリ GPU
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
NC6 6 56 GiB 1X K80 $- $- $- $- $-
NC12 12 112 GiB 2X K80 $- $- $- $- $-
NC24 24 224 GiB 4X K80 $- $- $- $- $-
NC24r 24 224 GiB 4X K80 $- $- $- $- $-

NCsv2 シリーズ

インスタンス コア メモリ GPU
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
NC6s v2 6 112 GiB 1X P100 $- $- $- $- $-
NC12s v2 12 224 GiB 2X P100 $- $- $- $- $-
NC24s v2 24 448 GiB 4X P100 $- $- $- $- $-
NC24rs v2 24 448 GiB 4X P100 $- $- $- $- $-

NCsv3 シリーズ

インスタンス コア メモリ GPU
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
NC6s v3 6 112 GiB 1X V100 $- $- $- $- $-
NC12s v3 12 224 GiB 2X V100 $- $- $- $- $-
NC24s v3 24 448 GiB 4X V100 $- $- $- $- $-
NC24rs v3 24 448 GiB 4X V100 $- $- $- $- $-

NV シリーズ

インスタンス コア メモリ GPU
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
NV6 6 56 GiB 1X M60 $- $- $- $- $-
NV12 12 112 GiB 2X M60 $- $- $- $- $-
NV24 24 224 GiB 4X M60 $- $- $- $- $-

NDs シリーズ

インスタンス コア メモリ GPU
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
ND6s 6 112 GiB 1X P40 $- $- $- $- $-
ND12s 12 224 GiB 2X P40 $- $- $- $- $-
ND24rs 24 448 GiB 4X P40 $- $- $- $- $-
ND24s 24 448 GiB 4X P40 $- $- $- $- $-

ハイ パフォーマンス コンピューティング

高スループットのネットワーク インターフェイス (RDMA) のオプションを備えた、最も高速かつ強力な CPU 仮想マシンです。

H シリーズ

インスタンス コア メモリ
Linux VM の料金
Machine Learning
サービス追加料金
従量課金制。
合計額
1 年予約
(% 割引)
合計額
3 年予約
(% 割引)
合計額
H8 8 56 GiB $- $- $- $- $-
H16 16 112 GiB $- $- $- $- $-
H8m 8 112 GiB $- $- $- $- $-
H16m 16 224 GiB $- $- $- $- $-
H16mr 16 224 GiB $- $- $- $- $-
H16r 16 112 GiB $- $- $- $- $-

FPGA

主にワークロードを推論するための、加速したハードウェア マイクロサービス

FPGA ベースの VM では、ML サービスを現在無料でご利用いただけます。 FPGA VM で ML サービスを利用するための価格は、後日発表されます。

メモ: FPGA ベースの VM は、ワークロードを推論する Machine Learning service 専用に現在は制限されています。

詳細情報

  • 前述の費用に加え、他の 3 つのリソースがデプロイされ、追加料金が発生します

    1. Azure Container Registry Basic アカウント
    2. Azure ブロック BLOB Storage (汎用 v1)
    3. Key Vault
  • 一般公開されているすべての Azure サービスのテクニカル サポートは、Azure のサポートを通じて、$29/月からご利用いただけます。請求およびサブスクリプション管理に関するサポートを無料で提供しています。
  • Machine Learning Services リアルタイム スコアリングの月間稼働計算とサービス レベル*

    "トランザクション試行総数" は、特定の Microsoft Azure サブスクリプションについて 1 請求月間にお客様が行った API 要求総数です。

    "失敗したトランザクション数" とは、トランザクション試行総数のうち、成功コード HTTP 4xx、HTTP 502、HTTP 503 のいずれかの応答を返すことができなかったすべての要求のセットです。

    "月間稼働率" は、特定の Microsoft Azure サブスクリプションの 1 請求月間のトランザクション試行総数から失敗したトランザクション数を差し引き、それをトランザクション試行総数で割った値です。月間稼働率を数式で表すと、次のようになります。

    月間稼働率 (%) = (トランザクション試行総数 - 失敗したトランザクション数) / トランザクション試行総数

    お客様による Machine Learning Services リアルタイム スコアリングのご利用には、次のサービス レベルとサービス クレジットが適用されます。

    月間稼働率 サービス クレジット**
    < 99.95% 10%
    < 99% 25%

    *Microsoft はユーザーがサービス デプロイに選択したコンピューティング ターゲット (AKS) を呼び出し、ユーザー側の過失がない限り (壊れたモデルや Web サービス コードのエラーを除く)、また、環境に問題がない限り (AKS エージェントの数が足りなく要求を処理できない場合を除く) SLA を順守します。上の説明にあるようなユーザー側の過失に起因するサービス停止は SLA 違反とは見なされません

    **サービス クレジットは追加料金にのみ適用されます

    SLA について詳しくは、SLA のページをご覧ください。

FAQ

  • 移行プロセスは「How to Migrate」(移行方法) でご覧いただけます。

  • 2018 年 9 月以降しばらくの間、Workbench アプリケーションとともに、ご使用中の実験アカウントとモデル管理アカウントを引き続きご利用いただけます。そのリリースから 3 - 4 か月後に、次のリソースのサポートが段階的に削除されます。目次の下にある [リソース] セクションで、古い機能に関するドキュメントを引き続きお探しいただけます。

    段階 以前の機能のサポート詳細
    1 Azure Machine Learning 実験アカウントとモデル管理アカウントを Azure portal と CLI で作成する機能。CLI から ML コンピューティング環境を作成する機能も終了となります。既存のアカウントをお持ちの場合、CLI とデスクトップ Workbench はこの段階では引き続き機能します。
    2 デスクトップ Workbench と CLI で以前のワークスペースやプロジェクトを作成するための基礎 API は終了します。この段階では引き続き、既存のプロジェクトを開いたり、それにスクリプトを追加したり、既存のプロジェクトでスクリプトを実行したり、既存の ML コンピューティング環境に Web サービスをデプロイしたりできます。
    3 残りの API やデスクトップ Workbench など、その他すべてのサポートはこの段階で終了します。

    今すぐ移行を始めてください。最新の機能はすべて、新しい SDKCLIPortal でご利用いただけます。

    移行の詳細をご覧ください。

  • Azure Machine Learning Services と Azure Machine Learning SDK for Python は、Azure Machine Learning 実験サービスと現在プレビュー段階の Azure Machine Learning モデル管理サービスに代わるものです。Azure Machine Learning 実験サービスとモデル管理サービスのお客様は、実験、モデル、デプロイをすべて新しいサービスに移行する必要があります。ご不便をおかけすることを心よりお詫びいたします。プレビュー中にお客様から届いたフィードバックに応える目的でアーキテクチャを変更したために移行が必須となります。Azure Machine Learning は 1 つの Azure Service から今までより高速かつ効率的なエンドツーエンドのデータ サイエンスを可能にします。

    また、サービスに対する価格設定を単純にしました。使用した分だけお支払いできるようになりました。

    Azure Machine Learning 実験では、Machine Learning Services を使用し、サービスに対する追加料金なしでモデルをトレーニングできるようになりました。基礎となるコンピューティング、BatchAI、DSVM とその他ご使用なさった Azure サービスに対してのみ料金を支払います。

    Azure Machine Learning モデル管理をご使用のお客様は、AKS 経由でデプロイした分にのみ料金を支払うようになりました。基礎となるコンピューティング、Machine Learning Services に対する少額の追加料金、その他ご使用なさった Azure サービスに対して支払います。

  • いいえ。Azure Machine Learning Services を使用したモデルのトレーニングは無料です。基礎となるコンピューティングと VM の使用に対して支払う必要があります。VM の価格についてはこちらを参照してください。
  • いいえ。自分の VM でモデルをデプロイするとき、Azure Machine Learning の追加料金を支払うことはありません。ただし、VM のプロビジョニングに対しては支払う必要があります。VM の価格についてはこちらを参照してください。
  • 課金は 1 日単位で行われます。課金額の計算における 1 日は、UTC の午前 0 時に始まります。請求書は月単位で作成されます。具体的な例として、10 DS14 v2 VM を使用してモデルをデプロイするとしましょう。30 日間の請求月に対して価格を計算できます

    Azure Machine Learning service の料金:(10 * 30 * 24 ) * 毎時 PAYG 料金

    計算料金は上記の Azure Machine Learning Services 料金に含まれています。また、Azure Machine Learning と共に使用した Azure サービスには個別の料金が発生します。Azure サービスには、HDInsight、Azure Container Registry、Azure Blob Storage、Application Insights、Azure Key Vault、Virtual Network、Azure Event Hub、Azure Stream Analytics が含まれますが、これらに限定されません。

リソース

Azure サービスの月額料金を概算できます。

Azure の価格についてよく寄せられる質問を見ることができます

Azure Machine Learning サービスの詳細を表示します

技術チュートリアル、ビデオ、その他のリソースを確認します。

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