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Preços de Estúdio do Machine Learning (clássico)

O estúdio de ML é o ambiente de desenvolvimento integrado baseado em GUI para criar e operacionalizar fluxos de trabalho do Machine Learning

O Estúdio de ML (clássico) oferece uma experiência visual para machine learning.

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Prices are estimates only and are not intended as actual price quotes. Actual pricing may vary depending on the type of agreement entered with Microsoft and the currency exchange rate. Prices are calculated based on US dollars and converted using Thomson Reuters benchmark rates refreshed on the first day of each calendar month. Sign in to the Azure pricing calculator to see pricing based on your current program/offer with Microsoft. Contact an Azure sales specialist for more information on pricing or to request a price quote. See frequently asked questions about Azure pricing.

Preços do Studio

O Estúdio do Azure Machine Learning (clássico) está disponível em dois escalões, Gratuito e Standard.

As funções por escalão são comparadas na tabela abaixo:

Não disponível Gratuito Standard
Preço Gratuito $- por área de trabalho do ML Studio por mês
$- por hora de experimentação do Studio
Subscrição do Azure Não necessário Necessário
Número máximo de módulos por experimentação 100 Ilimitado
Duração experimental máxima 1 hora de experimentação Até 7 dias de experimentação com o máximo de 24 horas por módulo
Espaço de armazenamento máximo 10 GB Ilimitado - BYO
Ler dados a partir do SQL no Local Pré-visualização Não Sim
Execução/desempenho Nó único Vários módulos
API Web de Produção Não Sim
SLA Não Sim

Os custos por hora só se aplicam à utilização ativa do serviço. Onde estiverem presentes vários medidores, estes serão aplicados em concorrência.

Preços da API Web de Produção

O estúdio do Azure Machine Learning permite-lhe implementar soluções de análise preditiva como serviços Web.

Os serviços Web implementados estão sujeitos aos seguintes planos:

Não disponível Programador/Teste* Standard S1 Standard S2 Standard S3
Preços do Escalão por mês $- $- $- $-
Funcionalidades
Transações incluídas (por mês) 1 000 100 000 2 000 000 50 000 000
Horas de computação incluídas (por mês) 2 25 500 12 500
Número total de serviços web1 2 10 100 500
Tarifas de excedentes N/A $- por 1000 transações
$- por Hora de Computação da API
$- por 1000 transações
$- por Hora de Computação da API
$- por 1000 transações
$- por Hora de Computação da API

* As restrições à utilização da API aplicam-se ao escalão de teste: limitado a duas chamadas de RRS simultâneas.
1 Número de serviços Web que o cliente pode associar a um plano num determinado momento.

A versão clássica dos serviços web ainda está disponível com os seguintes preços:

  • $-/hora de computação da API de Produção (unidade de hora)
  • $-/1000 transações da API de produção (unidade de transação)

Os custos por hora só se aplicam à utilização ativa do serviço. Onde estiverem presentes vários medidores, estes serão aplicados em concorrência.

Para obter mais informações sobre a diferença entre os serviços web clássicos e os novos serviços web, veja a documentação.

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Recursos adicionais

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Documentação

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  • Para copiar as suas experimentações do escalão Gratuito para o escalão Standard, siga os passos descritos abaixo:

    1. Inicie sessão no Azure Machine Learning Studio (clássico) e confirme se vê a área de trabalho dos escalões Gratuito e Standard no seletor de áreas de trabalho, na barra de navegação superior.
    2. Mude para a área de trabalho do Gratuito se estiver na área de trabalho do Standard.
    3. Na vista de lista de experimentações, selecione uma experimentação que pretenda copiar e clique no botão de comando Copiar.
    4. Selecione a área de trabalho do Standard a partir da caixa de diálogo de pop-up e clique no botão Copiar.
    5. Tenha em conta que todos os conjuntos de dados, modelos de preparação associados, etc., serão copiados juntamente com a experimentação para a área de trabalho Standard.
    6. Precisará de executar novamente a experimentação e voltar a publicar o seu serviço Web na área de trabalho do Standard.
  • O Machine Learning suporta elevada disponibilidade ao fazer o emparelhamento entre duas regiões dentro da mesma geografia. O E.U.A. Centro-Sul é emparelhado com o E.U.A. Centro-Norte.

  • Os tempos de chamadas à API de produção podem variar significativamente, podendo ir, regra geral, das centenas de milissegundos a alguns segundos, mas poderão demorar minutos consoante a complexidade do processamento de dados e do modelo de aprendizagem automática. A melhor forma de estimar os tempos de chamada à API de produção é criar um modelo de referência no Machine Learning.

  • O Machine Learning é um serviço multi-inquilino e os recursos de computação efetivamente utilizados no back-end variam e são otimizados para desempenho e previsibilidade.

  • Os custos das áreas de trabalho serão discriminados para cada indicador aplicável numa única fatura.

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