Machine Learning Services priser

Gjør AI tilgjengelig for alle med en fullstendig, skalerbar, pålitelig plattform

Tjenestene Azure Machine Learning Experimentation og Model Management gir datateknikere og utviklere en skybasert eller lokal løsning eller en grenseløsning for å gi AI til alle, overalt. Gå til siden for priser for Machine Learning Studio for å lære mer om mulighetene du får med Machine Learning Studio.

Prisdetaljer

Prisene nedenfor gjenspeiler en rabatt på testversjonen.

Priser for eksperimentering

Standard
Pris Første 2 arbeidsplasser – gratis
3 eller flere arbeidsplasser – $- per arbeidsplass per måned

Priser for Model Management

Utvikling/testing Standard S1 Standard S2 Standard S3 *
Pris for nivå per måned $- $- $- $-
Funksjoner
Administrerte modeller 20 100 1 000 10 000
Administerte distribusjoner 2 10 100 1 000
Tilgjengelige kjerner** 4 16 120 800
*Hvis du trenger mer enn det tilgjengelige antallet av administrerte modeller, administrerte distribusjoner og/eller tilgjengelige kjerner som er inkludert på S3-nivået, kan du kjøpe flere S3-enheter. Du finner mer informasjon under delen Vanlige spørsmål nedenfor. **Angir antall kjerner som kan brukes for distribueringer til enhver tid. Inkluderer ikke avgifter for datatimer. Du finner mer informasjon under delen Vanlige spørsmål nedenfor.

Kundestøtte og serviceavtaler

  • Vi tilbyr teknisk kundestøtte for alle Azure-tjenester som er generelt tilgjengelige, inkludert Standard-nivået i Machine Learning, via kundestøtte for Azure, fra $29 per måned. Fakturerings- og abonnementsstøtte er gratis.
  • Teknisk kundestøtte for gratisnivået i Machine Learning er bare tilgjengelig via gruppefora. Opplæringsvideoer og dokumentasjon er også tilgjengelige for å understøtte brukerfellesskapet.
  • Serviceavtale – For Request Response Service (RRS) garanterer vi 99,95 % tilgjengelighet for API-transaksjoner. For Batch Execution Service (BES) og administrasjons-APIer garanterer vi 99,9 % tilgjengelighet for API-transaksjoner. Vi har ikke noen serviceavtale for gratisnivået i Machine Learning. Gå til SLA-siden hvis du vil ha mer informasjon om tjenestenivåavtalen.

Vanlige spørsmål

Azure Machine Learning Workbench

  • Nei. Azure Machine Learning Workbench er et gratisprogram. Du kan laste det ned på så mange manskiner du ønsker og til så mange brukere du trenger. Du må ha en eksperimenteringskonto for å bruke Azure Machine Learning Workbench.

Azure Machine Learning Experimentation Service

  • Hver arbeidsplass er en Azure-bruker som er lagt til Experimentation-kontoen. De første to arbeidsplassene i abonnementet er gratis. Gratis arbeidsplasser og Dev/Test-priser vil imidlertid ikke gjelde for gratisabonnementer eller prøveversjoner, og heller ikke på abonnement som er avledet fra andre Azure-tilbud.

  • Nei, Experimentation Service tillater så mange eksperimenter du trenger, og du belastes bare for antall brukere. Dataressurser for eksperimentering belastes separat.

  • Azure Machine Learning Experimentation-tjenesten kan utføre eksperimentene dine på følgende: lokal maskin (direkte eller Docker-basert), Azure-dataressurser (virtuelle maskiner) og HDInsight. Den trenger også tilgang til en Azure Blob Storage-konto for å lagre sporede kjøringsresultater. Den kan også eventuelt bruke en Visual Studio Team Service-konto til å versjonskontrollere prosjektet ved hjelp av et Git-arkiv. Vær oppmerksom på at du faktureres separat for alle brukte data- og lagringsressurser, basert på deres individuelle priser.

Azure Machine Learning Model Management

  • Modeller for Azure Machine Learning kan for øyeblikket brukes kostnadsfritt med Azure IoT Edge.

  • Nei. Webtjenester kan kalles opp så ofte du trenger deg, uten at det påvirker faktureringen av Model Management. Du har full kontroll og kan skalere distribusjonene dine slik at de oppfyller kravene til programmene dine.

  • En modell er resultatet av en treningsprosess og er anvendelsen av en maskinlæringsalgoritme for trening av data. Med Model Management-tjenesten kan du distribuere modeller som webtjenester, administrere ulike versjoner av modellene og overvåke modellenes ytelse og tilhørende informasjon. Administrerte modeller er modeller som er registert på en Azure Machine Learning Model Management-konto. Som et eksempel kan du se for deg et scenario der dy prøver å lage en salgsprognose. Under eksperimenteringsfasen genererer du mange modeller ved å bruke ulike datasett eller algoritmer. I tilfeller der du har generert fire modeller med ulike nøyaktigheter, kan det hende du ønsker å registrere kun den modellen som har høyest nøyaktighet.

    Når som helst når du registrerer en ny modell eller registrerer en ny versjon av en eksisterende modell, telles det som en del av abonnementet ditt. Du kan når som helst ha opptil det maksimale antallet administrerte modeller som følger med nivåene du har kjøpt.

  • Model Management-tjenesten gir deg mulighet til å distribuere modeller som pakkede webtjenestebeholdere i Azure, som kan påkalles ved bruk av REST API-er. Hver webtjeneste telles som én enkelt distribuering, og det totale antallet aktive distribueringer som kjøres, telles opp mot abonnementet ditt. Du kan når som helst ha opptil det maksimale antallet distribueringer som følger med det nivået du har kjøt. Ved å for eksempel bruke salgsprognosene til å distribuere den modellen med best ytelse, øker du abonnementet med én distribuering. Hvis du deretter trener og distribuerer modellen på nytt, har du to distribueringer. Hvis du bestemmer deg for at den nyeste modellen er bedre, og sletter originalen, synker antall distribusjoner med én.

  • Azure Machine Learning Model Management kan kjøre distribueringene dine som Docker-beholder i Azure Container Service, Azure Virtual Machines og lokale maskiner med flere mål i fremtiden. Vær oppmerksom på at du faktureres separat for alle brukte dataressurser, basert på individuelle priser for disse.

  • Tjenesten Azure Machine Learning Model Management gir bedre muligheter til å optimalisere distribuering på store klynger. Du kan distribuere og administrere modeller opptil det antallet kjerner som er distribuert over dataressursene du har gjort tilgjengelig. Hvis du for eksempel har distribuert en Azure Container Service-klynge ved bruk av 2 masternoder med virtuelle D13-maskiner (8 kjerner per node), og 10 arbeidsnoder med virtuelle D13-maskiner (8 kjerner per node), er det totale antallet kjerner (2 x 8) + (10 x 8) = 96.

  • Kun én DEV/TEST-enhet kan tildeles per Azure-abonnement, men flere S1-, S2- og S3-enheter kan kombineres. Hvis du for eksempel vil ha 25 administrerte distribusjoner, kan du kjøpe 3 enheter med Model Management S1.

  • Du kan bruke Azure Management Portal eller CLI til å endre antall enheter opp eller ned.

  • Du får den beste opplevelsen når du distribuerer modeller opprettet ved bruk av Experimentation Service, men modellene du kan distribuere er ikke begrenset til de som opprettes ved bruk av Experimentation Service. Vi støtter et utvalg av modeller (som f.eks. Spark ML, TensorFlow, CNTK, scikit-learn, Keras, osv.) opprettet ved bruk av verktøyer som Azure Batch AI Training, Microsoft ML Server eller andre verktøyer fra tredjeparter.

  • Du faktureres daglig. I faktureringsøyemed starter en dag ved midnatt UTC. Fakturaer genereres månedlig. For eksempel, la oss si at du abonnerer på Eksperimentering-tjenesten for et team med 10 brukere. Du har også kjøpt 3 enheter i Model Management på S1-nivå.

    • Pris for eksperimenteringskonto – (((arbeidsplasser * dager) – inkludert) * dagspris)
    • 2 gratis arbeidsplasser * 31 dager = 62 arbeidsplassdager inkludert gratisplasser per måned, per abonnement
    • Pris for modelladministrasjonskonto: (enheter * dager * nivådagspris)

    For en faktureringsmåned på 30 dager:

    • Pris for eksperimenteringskonto: (((10 * 30) – 62) * dagspris)
    • Pris på modelladministrasjonskonto: (3 * 30 * nivådagspris)

    Vær oppmerksom på at separate kostnader påløper for alle Azure-tjenester som brukes sammen med Azure Machine Learning, inkludert, men ikke begrenset til datapriser, HDInsight, Azure Container Service, Azure Container Registry, Azure Blob Storage, Application Insights, Azure Key Vault, Visual Studio Team Services, Virtual Network, Azure Event Hub og Azure Stream Analytics.

Hvis du vil ha mer informasjon om vanlige spørsmål om priser, kan du se Vanlige spørsmål om dokumentasjon.

Ressurser

Beregn de månedlige kostnadene for Azure-tjenester

Se gjennom vanlige spørsmål om Azure-priser

Les mer om Machine Learning Services

Se gjennom tekniske opplæringer, videoer og flere ressurser

Legg til estimat. Trykk «v» for å vise på kalkulator Vis på kalkulator

Lær hvordan du utvikler med $200 i kreditt, og fortsett gratis

Gratis konto