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Machine Learning Studio (クラシック) の価格

機械学習のワークフローを構築、運用するための GUI ベースの統合開発環境

Azure Machine Learning は、ドラッグアンドドロップのワークフロー デザイナーを搭載した新しいサービスです。Azure Machine Learning に関する詳細をご覧ください

価格オプションの詳細

フィルターを適用して、価格オプションをお客様のニーズに合わせてカスタマイズします。

Studio 価格

Machine Learning Studio (クラシック) は Free と Standard の 2 つのレベルで提供されます。

次の表に、レベルごとの特徴の比較を示します。

無料 Standard
料金 無料 $-/ML Studio ワークスペース/月
$-/Studio 実行時間
Azure サブスクリプション 不要 必須
実験ごとのモジュールの最大数 100 無制限
最大実験時間 実験ごとに 1 時間 実験ごとに最大 7 日間、モジュールごとに最大 24 時間
最大の記憶域スペース 10 GB 無制限 - BYO
オンプレミス SQL からのデータ読み取り プレビュー いいえ はい
実行/パフォーマンス 単一ノード 複数のノード
実稼働 Web API いいえ はい
SLA いいえ はい

時間による課金は、サービスのアクティブな使用にのみ適用されます。複数のメーターが存在する場合、それらは同時に適用されます。

実稼働 Web API の価格

Machine Learning Studio (クラシック) を使用すると、予測分析ソリューションを Web サービスとしてデプロイできます。

デプロイした Web サービスには、以下のプランが適用されます。

開発/テスト* Standard S1 Standard S2 Standard S3
レベル別の価格/月 $- $- $- $-
機能
トランザクションの無料分 (月単位) 1,000 100,000 2,000,000 50,000,000
コンピューティング時間の無料分 (月単位) 2 25 500 12,500
Web サービスの合計数1 2 10 100 500
超過料金 該当なし $-/1,000 トランザクション
$-/API コンピューティング時間
$-/1,000 トランザクション
$-/API コンピューティング時間
$-/1,000 トランザクション
$-/API コンピューティング時間

* テスト レベルには API の使用制限が適用されます (RRS 呼び出しは同時に 2 件まで)。
1 任意の一定の時点でプランに関連付けられる Web サービス数。

従来のバージョンの Web サービスは、以下の料金で現在もご利用になれます。

  • $-/実稼働 API コンピューティング時間 (時間あたりユニット)
  • $-/1,000 実稼働 API トランザクション (トランザクション単位)

時間による課金は、サービスのアクティブな使用にのみ適用されます。複数のメーターが存在する場合、それらは同時に適用されます。

従来の Web サービスと新しい Web サービスの詳細については、ドキュメントを参照してください。

Azure の価格および購入オプション

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Azure の価格のチュートリアルをご覧ください。お客様のクラウド ソリューションの価格について理解し、コストの最適化について確認し、カスタムの提案を依頼できます。

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その他の資料

Machine Learning Studio (クラシック) の詳細

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SLA

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ドキュメント

技術チュートリアル、ビデオ、その他の Machine Learning Studio (クラシック) のリソースをご確認ください。

よく寄せられる質問

  • 実験を Free レベルから Standard レベルにコピーするには、以下に説明する手順に従ってください。

    1. Azure Machine Learning Studio (クラシック) にサインインし、最上部のナビゲーション バーのワークスペース セレクターに Free ワークスペースと Standard ワークスペースの両方が表示されていることを確認します。
    2. Standard ワークスペースが選択されている場合は、Free ワークスペースに切り替えます。
    3. コピーする実験を実験リスト ビューで選択し、[コピー] をクリックします。
    4. ポップアップ ダイアログ ボックスから Standard ワークスペースを選択し、[コピー] をクリックします。
    5. すべての関連するデータセット、学習済みモデルなどが、実験と共に Standard ワークスペースにコピーされることにご注意ください。
    6. Standard ワークスペースで、実験を再実行し、Web サービスを再発行することが必要です。
  • Machine Learning は、同じ geography 内の 2 つのリージョンをペアにすることにより、高可用性をサポートしています。米国中南部は米国中北部とペアになります。

  • 実稼働 API 呼び出しにかかる時間は状況により大幅に異なりますが、一般的には 1 秒の 1/10 の単位から数秒程度までの範囲です。ただし、データ処理の複雑さおよび機械学習モデルによっては数分かかることがあります。実稼働 API 呼び出しにかかる時間を推定するための最適な方法は、Machine Learning でモデルをベンチマークすることです。

  • Machine Learning はマルチテナント サービスです。バックエンドで使用される実際のコンピューティング リソースはさまざまで、パフォーマンスと予測可能性に対して最適化されます。

  • ワークスペースの課金は、1 つの請求で適用可能な各計測に対して内訳が別々に記載されます。

Azure の価格の説明については、営業担当者にお問い合わせください。クラウド ソリューションの価格を把握できます。

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