Machine Learning の価格

強力なクラウド ベースの予測分析

Microsoft Azure Machine Learning は、顧客がクラウドで高度な分析ソリューションを簡単に構築、デプロイ、および共有できるようにすることを目的としたものです。

価格の詳細

Studio 価格

Machine Learning Studio は Free と Standard の 2 つのプランで提供されます。

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 $-/シート/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

Azure Machine Learning を使って、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 (新しいバージョン) 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。

以下の価格で、引き続き Web サービスの従来のバージョンを使用できます。

  • $-/実稼働 API コンピューティング時間 (時間単位)
  • $-/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。

サポートおよび SLA

  • Machine Learning の Standard プランなど、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 サポートを通して提供され、$29.0/月からご利用いただけます。課金やサブスクリプションの管理についてのサポートは、無料で提供されています。
  • Machine Learning の Free レベルのテクニカル サポートは、コミュニティ フォーラムからのみご利用いただけます。ユーザー コミュニティをサポートするためにトレーニング ビデオおよびドキュメントも入手できます。
  • SLA: マイクロソフトは、Request Response Service (RRS) に関して API トランザクションの 99.95% の可用性を保証します。マイクロソフトは、Batch Execution Service (BES) および管理 API に関して API トランザクションの可用性を 99.9% 保証します。Machine Learning の Free レベルには SLA は提供されていません。SLA の詳細については、SLA ページを参照してください。

FAQ

  • Azure Machine Learning の Free レベルは、Azure Machine Learning Studio を深く体験していただくためのものです。サインアップに必要なのは、Microsoft アカウントだけです。Free レベルには、Microsoft アカウント 1 つ当たりに 1 つの Azure Machine Learning Studio ワークスペースへの無料アクセスが含まれます。最大 10 GB のストレージを使用することができ、モデルをステージング API として運用できます。Free プランのワークロードは SLA の対象外であり、開発や個人用の目的にのみ使用されます。Free レベルのワークロードは、オンプレミスの SQL Server に接続してデータにアクセスすることはできません。上記の表は、Free レベルと Standard レベルとの間に見られる多くの相違点の概要を説明していますが、他の相違点が存在する可能性があり、Free レベルの機能はいつでも変更されることがあります。

  • 必要なのは、Microsoft アカウントだけです。Azure Machine Learning ホームに移動し、[Start Now] (今すぐ開始) ボタンをクリックします。ご自分の Microsoft アカウントでログインすると、Free レベル用のワークスペースが作成されます。すぐに、Machine Learning 実験を作成して試すことができます。

  • Standard ML ワークスペースを作成するには、まず Azure サブスクリプションに対するアクセスが必要です。30 日間の無料試用版 Azure サブスクリプションにサインアップし、後で Azure 有料サブスクリプションにアップグレードすることも、最初から Azure 有料サブスクリプションを購入することもできます。サブスクリプションへのアクセスを取得後、Microsoft Azure クラシック ポータルから Machine Learning ワークスペースを作成できます。ステップバイステップの手順をご覧ください。

    別の方法として、Standard ML ワークスペースの所有者によって、その所有者のワークスペースにアクセスするよう招待されることもできます。

  • いいえ、Free レベルでは独自の BLOB ストレージ アカウントを指定することはできません。独自の Azure ストレージを使用するには、Standard レベルを使用しなければなりません。

  • はい、Free プランの一部として機械学習モデルをステージング API サービスに運用できます。ステージング API サービスを実稼働環境に移行し、運用されているサービスの実稼働エンド ポイントを取得するには、Standard レベルを使用しなければなりません。

  • Microsoft Azure 無料試用版は任意の Azure サービスに 1 か月間適用できるクレジットを提供するのに対し、Azure Machine Learning の Free レベルは特に非実稼働環境のワークロードの Azure Machine Learning サービスへの継続的なアクセスを提供します。

  • 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 にログインし、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」コマンド ボタンをクリックします。
    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」ボタンをクリックします。
    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 サービスは、同じ Geo 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会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 サービスでモデルをベンチマークすることです。

  • Machine Learning サービスはマルチテナント 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。

料金に関する FAQ の詳細については、ドキュメンテーション FAQ を参照してください。

リソース

計算ツール

Azure サービスの月額料金を概算できます。

購入の FAQ

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

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