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Serviços do Machine Learning preço

Ofereça inteligência artificial para todos com uma plataforma confiável e escalonável de ponta a ponta

Os serviços de Experimentação do Azure Machine Learning e do Gerenciamento de Modelos oferecem uma solução de borda, local e de nuvem para os cientistas de dados e os desenvolvedores levarem a IA para todos, em qualquer lugar. Para saber mais sobre o pacote de ofertas disponíveis no Machine Learning Studio, visite a página de preços do Machine Learning Studio.

Detalhes de preços

Os preços abaixo apresentam desconto de preview.

Preço de experimentação

Padrão
Preço Primeiras 2 estações – Gratuito
Três estações e além – $- por estação por mês

Preços do Gerenciamento de Modelos

Desenvolvimento e teste Standard S1 Padrão S2 Standard S3 *
Preço da camada por mês $- $- $- $-
Recursos
Modelos Gerenciados 20 100 1.000 10.000
Implantações Gerenciadas 2 10 100 1.000
Núcleos Disponíveis** 4 16 120 800
*Se você exigir mais do que a quantidade disponível de modelos gerenciados, implantações gerenciadas e/ou núcleos disponíveis que são incluídos na camada S3, então você poderá comprar várias unidades do S3. Para obter detalhes, consulte a seção de perguntas frequentes abaixo. **Denota o número de núcleos que podem ser usados para implantações a qualquer momento. Não inclui cobranças para horas de computação. Para obter detalhes, consulte a seção de perguntas frequentes abaixo.

Suporte e Contrato de Nível de Serviço

  • Fornecemos suporte técnico para todos os serviços do Azure liberados para disponibilidade geral, incluindo a camada standard do Machine Learning, por meio do Suporte do Azure, com preço inicial de $29/mês. O suporte à cobrança e ao gerenciamento de assinaturas é fornecido gratuitamente.
  • O suporte técnico para a camada gratuita do Machine Learning só está disponível nos fóruns comunitários. Vídeos de treinamento e documentação também estão disponíveis para a comunidade de usuários.
  • SLA: para o RRS (Serviço de Resposta a Solicitação), garantimos 99,95% de disponibilidade de transações de API. Para o BES (Serviço de Execução em Lote) e APIs de gerenciamento, garantimos 99,9% de disponibilidade de transações de API. Não fornecemos um SLA para a camada gratuita do Machine Learning. Para saber mais sobre o SLA, visite a página SLA.

Perguntas Frequentes

Azure Machine Learning Workbench

  • Não. O Azure Machine Learning Workbench é um aplicativo gratuito. Você pode baixá-lo em quantos computadores e para quantos usuários precisar. Para usar o Azure Machine Learning Workbench, você deve ter uma conta de Experimentação.

Serviço de Experimentação do Azure Machine Learning

  • Cada estação é um usuário do Azure que é adicionado à conta de Experimentação. As primeiras duas estações na sua assinatura são gratuitas. No entanto, estações gratuitas para preço de Desenvolvimento/Teste não se aplicará a assinaturas gratuitas ou de avaliação gratuita, nem a assinaturas que derivam de qualquer outra oferta do Azure.

  • Não, o Serviço de Experimentação permite quantos experimentos você precisar e as cobranças são baseadas somente no número de usuários. Os recursos de computação de experimentação são cobrados separadamente.

  • O serviço de Experimentação do Azure Machine Learning pode executar seus experimentos dos seguintes modos – computador local (direto ou baseado em Docker), recursos de computação do Azure (máquinas virtuais) e HDInsight. Ele também precisa acessar uma conta do Armazenamento de Blobs do Azure para armazenar saídas de execução rastreadas. Como alternativa, ele também pode usar uma conta do Visual Studio Team Service para controle de versão do seu projeto utilizando um repositório Git. Note que você será cobrado independentemente por qualquer recurso de computação e de armazenamento consumido, com base no seu preço individual.

Gerenciamento de Modelos do Azure Machine Learning

  • Atualmente, os modelos do Azure Machine Learning podem ser usados com o Azure IoT Edge sem cobranças.

  • Não. Serviços Web podem ser chamados quantas vezes for necessário, sem nenhuma implicação de cobrança do Gerenciamento de Modelos. Você terá controle completo para dimensionar suas implantações para atenderem às necessidades dos seus aplicativos.

  • Um modelo é a saída de um processo de treinamento e é a aplicação de um algoritmo de aprendizado de máquina para treinar dados. O serviço de Gerenciamento de Modelos permite que você implante modelos como serviços Web, gerenciar várias versões dos modelos e monitorar o desempenho dos seus modelos e métricas associadas. Modelos gerenciados são modelos que foram registrados com uma conta de Gerenciamento de Modelos do Azure Machine Learning. Como um exemplo, considere um cenário em que você está tentando prever vendas. Durante a fase de experimentação, você gerará muitos modelos usando diferentes conjuntos de dados ou algoritmos. Caso tenha gerado quatro modelos com diferentes precisões, você pode escolher registrar somente o modelo com a precisão mais alta.

    Sempre que você registrar um novo modelo ou registrar uma nova versão de um modelo existente, ele é contado como parte do plano. Em qualquer momento, você pode ter até o número máximo de modelos gerenciados denotados pelas camadas que você comprou.

  • O serviço de Gerenciamento de Modelos permite que você implante modelos já que contêineres de serviço Web no Azure podem ser invocados usando APIs REST. Cada serviço Web é contado como uma implantação única e o número total de implantações ativas em execução é contado em direção ao seu plano. Em qualquer momento você pode ter até o número máximo de implantação denotado pela camada que você comprou. Usando o exemplo de previsão de vendas, ao implantar seu melhor modelo de execução, você incrementará seu plano com uma implantação. Se você treinar novamente e reimplantar seu modelo você terá duas implantações. Se você determinar que o modelo mais recente é melhor e excluir o original, sua contagem de implantação diminuirá um número.

  • O Gerenciamento de Modelos do Azure Machine Learning pode executar suas implantações como contêineres do docker no Serviço de Contêiner do Azure, Máquinas Virtuais do Azure e computadores locais com mais destinos no futuro. Note que você será cobrado independentemente por qualquer recurso de computação consumido, com base no seu preço individual.

  • O serviço Gerenciamento de Modelos do Azure Machine Learning fornece capacidades aprimoradas para otimizar a implantação em clusters grandes. Você pode implantar e gerenciar modelos até o número total de núcleos implantados em recursos de computação que foram provisionados. Por exemplo, se você tiver implantado um cluster do Serviço de Contêiner do Azure usando dois nós mestre de VMs D13 (oito núcleos por nó) e 10 nós de trabalho de VMs D13 (oito núcleos por nó), o número total de núcleos será (2 x 8) + (10 x 8) = 96.

  • Somente uma unidade de Desenvolvimento e Teste pode ser alocada por assinatura do Azure, mas várias unidades do S1, S2 e S3 podem ser combinadas. Por exemplo, se você gostaria de ter 25 implantações gerenciadas, você poderá comprar 3 unidades do Gerenciamento de Modelos S1.

  • Você pode mudar o número de unidades, para cima ou para baixo, usando o Portal de Gerenciamento do Azure ou a CLI.

  • Você obtém a melhor experiência quando implanta modelos criados usando o Serviços de Experimentação, mas os modelos que você pode implantar não são limitados aos criados usando o Serviço de Experimentação. Nós damos suporte a vários modelos (como Spark ML, TensorFlow, CNTK, scikit-learn, Keras, etc.) criados usando ferramentas como Treinamento de IA do Lote do Azure, Microsoft ML Server ou qualquer outras ferramenta de terceiros.

  • Você será cobrado diariamente. Para fins de cobrança, um dia começa à meia-noite UTC. As faturas são geradas mensalmente. Como um exemplo específico, digamos que você assinou ao serviço de Experimentação para uma equipe de 10 usuários. Você também comprou 3 unidades da camada Gerenciamento de Modelos do S1.

    • Cobranças de conta de experimentação – (((estações * dias) – incluso) * taxa diária)
    • 2 estações gratuitas * 31 dias = 62 EstaçõesDias inclusos gratuitamente a cada mês, por assinatura
    • Cobranças da conta de Gerenciamento de Modelos: (unidades * dias * taxa diária da camada)

    Para um mês de cobrança de 30 dias:

    • Cobranças da conta de experimentação: (((10 * 30) – 62) * taxa diária)
    • Cobranças da conta de Gerenciamento de Modelos: (3 * 30 * taxa diária da camada)

    Observe que isso resultará em cobranças separadas para qualquer serviço do Azure consumido em conjunto com o Azure Machine Learning, incluindo mas não se limitando a cobranças de computação, HDInsight, Serviço de Contêiner do Azure, Registro de Contêiner do Azure, Armazenamento de Blobs do Azure, Application Insights, Azure Key Vault, Visual Studio Team Services, Rede Virtual, Hub de Eventos do Azure e Azure Stream Analytics.

Para obter mais informações sobre o preço, consulte Perguntas frequentes da documentação.

Recursos

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