Azure 机器学习定价

企业级机器学习服务,可用于更快地构建和部署模型

使具有丰富生产经验的开发者和数据科学家更快地构建、训练和部署机器学习模型。借助行业领先的 MLOps(用于机器学习的 DevOps)缩短上市时间并促进团队协作。在受信任的安全平台(专为负责任的 AI 设计)上进行创新。

定价详细信息

Azure 机器学习现已发布正式版 (GA),客户需承担与所使用的 Azure 资源相关的成本(例如计算和存储成本)。没有与 Azure 机器学习相关的额外费用。

有关概念、教程和示例,请参阅我们的文档

Azure 机器学习无需额外的 ML 费用。有关详细信息,请在下面选择区域和其他信息,查看所有可用 VM 的价格和相关价格。

常规用途

用于网站、中小型数据库,以及其他日常应用程序

Bs 系列

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
B2S 2 4 GiB $- $- $- $- $-
B2MS 2 8 GiB $- $- $- $- $-
B4MS 4 16 GiB $- $- $- $- $-
B8MS 8 32 GiB $- $- $- $- $-
B12MS 12 48 GiB $- $- $- $- $-
B16MS 16 64 GiB $- $- $- $- $-
B20MS 20 80 GiB $- $- $- $- $-

Av2 标准

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
A4 v2 4 8 GiB $- $- $- – – 空白 – – 空白
A8 v2 8 16 GiB $- $- $- – – 空白 – – 空白
A2m v2 2 16 GiB $- $- $- – – 空白 – – 空白
A4m v2 4 32 GiB $- $- $- – – 空白 – – 空白
A8m v2 8 64 GiB $- $- $- – – 空白 – – 空白

虚拟机预留实例目前不可用于 Av2 系列。

D2-64 v3

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
D2 v3 2 8 GiB $- $- $- $- $-
D4 v3 4 16 GiB $- $- $- $- $-
D8 v3 8 32 GiB $- $- $- $- $-
D16 v3 16 64 GiB $- $- $- $- $-
D32 v3 32 128 GiB $- $- $- $- $-
D48 v3 48 192 GiB $- $- $- $- $-
D64 v3 64 256 GiB $- $- $- $- $-

D2s-64s v3

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
D2s v3 2 8 GiB $- $- $- $- $-
D4s v3 4 16 GiB $- $- $- $- $-
D8s v3 8 32 GiB $- $- $- $- $-
D16s v3 16 64 GiB $- $- $- $- $-
D32s v3 32 128 GiB $- $- $- $- $-
D48s v3 48 192 GiB $- $- $- $- $-
D64s v3 64 256 GiB $- $- $- $- $-

D1-5 v2

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
D1 v2 1 3.5 GiB $- $- $- $- $-
D2 v2 2 7 GiB $- $- $- $- $-
D3 v2 4 14 GiB $- $- $- $- $-
D4 v2 8 28 GiB $- $- $- $- $-
D5 v2 16 56 GiB $- $- $- $- $-

D1s-5s v2

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
DS1 v2 1 3.5 GiB $- $- $- $- $-
DS2 v2 2 7 GiB $- $- $- $- $-
DS3 v2 4 14 GiB $- $- $- $- $-
DS4 v2 8 28 GiB $- $- $- $- $-
DS5 v2 16 56 GiB $- $- $- $- $-

计算优化

高 CPU 与内存之比。适用于中等流量的 Web 服务器、网络设备、批处理和应用程序服务器。

Fsv2 系列

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
F2s v2 2 4 GiB $- $- $- $- $-
F4s v2 4 8 GiB $- $- $- $- $-
F8s v2 8 16 GiB $- $- $- $- $-
F16s v2 16 32 GiB $- $- $- $- $-
F32s v2 32 64 GiB $- $- $- $- $-
F48s v2 48 96 GiB $- $- $- $- $-
F64s v2 64 128 GiB $- $- $- $- $-
F72s v2 72 144 GiB $- $- $- $- $-

F 系列

实例 核心 RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
F2 2 4 GiB $- $- $- $- $-
F4 4 8 GiB $- $- $- $- $-
F8 8 16 GiB $- $- $- $- $-
F16 16 32 GiB $- $- $- $- $-

内存优化

高内存与内核之比。适用于关系数据库服务器、中到大型规模的缓存和内存中分析。

E2-64 v3

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
E2 v3 2 16 GiB $- $- $- $- $-
E4 v3 4 32 GiB $- $- $- $- $-
E8 v3 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E16 v3 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E20 v3 20 160 GiB $- $- $- $- $-
E32 v3 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E48 v3 48 384 GiB $- $- $- $- $-
E64i v3 1 64 432 GiB $- $- $- $- $-
E64 v3 64 432 GiB $- $- $- $- $-
1 Azure 计算提供独立于特定硬件类型并专用于单个客户的虚拟机大小。这些虚拟机大小非常适合于与其他客户的工作负载(涉及符合性和法规要求等元素)高度隔离的工作负载。

E2s-64s v3

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
E2s v3 2 16 GiB $- $- $- $- $-
E4s v3 4 32 GiB $- $- $- $- $-
E8s v3 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E16s v3 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E20s v3 20 160 GiB $- $- $- $- $-
E32s v3 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E48s v3 48 384 GiB $- $- $- $- $-
E64is v3 1 64 432 GiB $- $- $- $- $-
E64s v3 64 432 GiB $- $- $- $- $-
1 Azure 计算提供独立于特定硬件类型并专用于单个客户的虚拟机大小。这些虚拟机大小非常适合于与其他客户的工作负载(涉及符合性和法规要求等元素)高度隔离的工作负载。

D11-15 v2

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
D11 v2 2 14 GiB $- $- $- $- $-
D12 v2 4 28 GiB $- $- $- $- $-
D13 v2 8 56 GiB $- $- $- $- $-
D14 v2 16 112 GiB $- $- $- $- $-
D15 v2 20 140 GiB $- $- $- $- $-
D15i v2 20 140 GiB $- $- $- 不可用 不可用

D11S-15S v2

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
DS11 v2 2 14 GiB $- $- $- $- $-
DS12 v2 4 28 GiB $- $- $- $- $-
DS13 v2 8 56 GiB $- $- $- $- $-
DS14 v2 16 112 GiB $- $- $- $- $-
DS15 v2 20 140 GiB $- $- $- $- $-
DS15i v2 20 140 GiB $- $- $- 不可用 不可用

G 系列

实例 核心 RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
G1 2 28 GiB $- $- $- – – 空白 – – 空白
G2 4 56 GiB $- $- $- – – 空白 – – 空白
G3 8 112 GiB $- $- $- – – 空白 – – 空白
G4 16 224 GiB $- $- $- – – 空白 – – 空白
G5 32 448 GiB $- $- $- – – 空白 – – 空白

虚拟机预留实例目前不可用于 G 系列。

M 系列

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
M64m 64 1,792 GiB $- $- $- $- $-
M128m 128 3,892 GiB $- $- $- $- $-
M128 128 2,048 GiB $- $- $- $- $-

支持受约束的 vCPU

实例 活动的vCPU /
基础vCPU
RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
DS12-2 v2 2 / 4 28 GiB $- $- $- $- $-
DS13-2 v2 2 / 8 56 GiB $- $- $- $- $-
DS13-4 v2 4 / 8 56 GiB $- $- $- $- $-
DS14-4 v2 4 / 16 112 GiB $- $- $- $- $-
DS14-8 v2 8 / 16 112 GiB $- $- $- $- $-
E4-2as v4 2 / 4 32 GiB $- $- $- $- $-
E8-2as v4 2 / 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E8-4as v4 4 / 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E16-4as v4 4 / 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E16-8as v4 8 / 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E32-8as v4 8 / 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E32-16as v4 16 / 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E64-16as v4 16 / 64 512 GiB $- $- $- $- $-
E64-32as v4 32 / 64 512 GiB $- $- $- $- $-
E96-24as v4 24 / 96 672 GiB $- $- $- $- $-
E96-48as v4 48 / 96 672 GiB $- $- $- $- $-
E4-2ds v4 2 / 4 32 GiB $- $- $- $- $-
E8-2ds v4 2 / 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E8-4ds v4 4 / 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E16-4ds v4 4 / 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E16-8ds v4 8 / 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E32-8ds v4 8 / 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E32-16ds v4 16 / 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E64-16ds v4 16 / 64 504 GiB $- $- $- $- $-
E64-32ds v4 32 / 64 504 GiB $- $- $- $- $-
E4-2s v3 2 / 4 32 GiB $- $- $- $- $-
E8-2s v3 2 / 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E8-4s v3 4 / 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E16-4s v3 4 / 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E16-8s v3 8 / 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E32-8s v3 8 / 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E32-16s v3 16 / 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E64-16s v3 16 / 64 432 GiB $- $- $- $- $-
E64-32s v3 32 / 64 432 GiB $- $- $- $- $-
E4-2s v4 2 / 4 32 GiB $- $- $- $- $-
E8-2s v4 2 / 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E8-4s v4 4 / 8 64 GiB $- $- $- $- $-
E16-4s v4 4 / 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E16-8s v4 8 / 16 128 GiB $- $- $- $- $-
E32-8s v4 8 / 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E32-16s v4 16 / 32 256 GiB $- $- $- $- $-
E64-16s v4 16 / 64 504 GiB $- $- $- $- $-
E64-32s v4 32 / 64 504 GiB $- $- $- $- $-
Gs4-4 4 / 16 224 GiB $- $- $- 不可用 不可用
Gs4-8 8 / 16 224 GiB $- $- $- 不可用 不可用
Gs5-8 8 / 32 448 GiB $- $- $- 不可用 不可用
Gs5-16 16 / 32 448 GiB $- $- $- 不可用 不可用
M8-2ms 2 / 8 219 GiB $- $- $- $- $-
M8-4ms 4 / 8 219 GiB $- $- $- $- $-
M16-4ms 4 / 16 438 GiB $- $- $- $- $-
M16-8ms 8 / 16 438 GiB $- $- $- $- $-
M32-8ms 8 / 32 875 GiB $- $- $- $- $-
M32-16ms 16 / 32 875 GiB $- $- $- $- $-
M64-16ms 16 / 64 1,750 GiB $- $- $- $- $-
M64-32ms 32 / 64 1,750 GiB $- $- $- $- $-
M128-32ms 32 / 128 3,800 GiB $- $- $- $- $-
M128-64ms 64 / 128 3,800 GiB $- $- $- $- $-

存储优化

高磁盘吞吐量和 IO。是大数据、SQL 和 NoSQL 数据库的理想选择。

Ls 系列

实例 核心 RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
L4s 4 32 GiB $- $- $- $- 不可用
L8s 8 64 GiB $- $- $- $- 不可用
L16s 16 128 GiB $- $- $- $- 不可用
L32s 32 256 GiB $- $- $- $- 不可用

GPU

专门针对大量图形绘制和视频编辑的虚拟机,可选择单个或多个 GPU。

NC 系列

实例 核心 RAM GPU
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
NC6 6 56 GiB 1X K80 $- $- $- $- $-
NC12 12 112 GiB 2X K80 $- $- $- $- $-
NC24 24 224 GiB 4X K80 $- $- $- $- $-
NC24r 24 224 GiB 4X K80 $- $- $- $- $-

NCsv2 系列

实例 核心 RAM GPU
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
NC6s v2 6 112 GiB 1X P100 $- $- $- $- $-
NC12s v2 12 224 GiB 2X P100 $- $- $- $- $-
NC24s v2 24 448 GiB 4X P100 $- $- $- $- $-
NC24rs v2 24 448 GiB 4X P100 $- $- $- $- $-

NCsv3 系列

实例 核心 RAM GPU
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
NC6s v3 6 112 GiB 1X V100 $- $- $- $- $-
NC12s v3 12 224 GiB 2X V100 $- $- $- $- $-
NC24s v3 24 448 GiB 4X V100 $- $- $- $- $-
NC24rs v3 24 448 GiB 4X V100 $- $- $- $- $-

NV 系列

实例 核心 RAM GPU
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
NV6 6 56 GiB 1X M60 $- $- $- $- $-
NV12 12 112 GiB 2X M60 $- $- $- $- $-
NV24 24 224 GiB 4X M60 $- $- $- $- $-

NVv3 系列

实例 核心 RAM GPU
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
NV12s v3 12 112 GiB 1X M60 $- $- $- $- $-
NV24s v3 24 224 GiB 2X M60 $- $- $- $- $-
NV48s v3 48 448 GiB 4X M60 $- $- $- $- $-

NDs 系列

实例 核心 RAM GPU
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
ND6s 6 112 GiB 1X P40 $- $- $- $- $-
ND12s 12 224 GiB 2X P40 $- $- $- $- $-
ND24rs 24 448 GiB 4X P40 $- $- $- $- $-
ND24s 24 448 GiB 4X P40 $- $- $- $- $-

NDv2 系列

实例 核心 RAM GPU
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
ND40rs v2 40 672 GiB 8X V100 (NVlink) $- $- $- $- 不可用

高性能计算

速度最快、功能最强大的 CPU 虚拟机具有可选的高吞吐量网络接口 (RDMA)。

H 系列

实例 核心 RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
H8 8 56 GiB $- $- $- $- $-
H16 16 112 GiB $- $- $- $- $-
H8m 8 112 GiB $- $- $- $- $-
H16m 16 224 GiB $- $- $- $- $-
H16mr 16 224 GiB $- $- $- $- $-
H16r 16 112 GiB $- $- $- $- $-

FPGA

加速硬件微服务主要用于推断工作负载

PB 系列

实例 FPGA RAM
FPGA 价格
机器学习服务 价格 总价
PB6s 1 Arria10 (PCIe) 112 GiB $- $- $-
PB12s 2 Arria10 (PCIe) 224 GiB $- $- $-
PB24s 4 Arria10 (PCIe) 448 GiB $- $- $-

基于 FPGA 的 VM 目前仅限于机器学习服务推断工作负载。

D-series

实例 核心 RAM
Linux VM 价格
机器学习
服务附加费
即用即付
总价
保留 1 年
(节省百分比)
总价
保留 3 年
(节省百分比)
总价
D1 1 3.5 GiB $- $- $- $- $-
D2 2 7 GiB $- $- $- $- $-
D3 4 14 GiB $- $- $- $- $-
D4 8 28 GiB $- $- $- $- $-
D11 2 14 GiB $- $- $- $- $-
D12 4 28 GiB $- $- $- $- $-
D13 8 56 GiB $- $- $- $- $-
D14 16 112 GiB $- $- $- $- $-

其他信息

  • 除上述成本外,将要部署的其他三种资源也会产生额外费用

    1. Azure 容器注册表基本帐户
    2. Azure 块 Blob 存储(常规用途 v1)
    3. Key Vault
  • 我们通过 Azure 支持为公开上市的所有 Azure 服务提供技术支持,起价为 $29/月。计费和订阅管理支持可免费提供。

支持和 SLA

  • 关于计费及订阅管理的免费支持。
  • 灵活的支持计划,$29/月起。查找计划
  • 多个实例的连接性可保证达到 99.95%。阅读 SLA

常见问题

  • Azure 机器学习客户负责所使用的 Azure 资源(包括虚拟机)的成本。
  • 将按日进行计费。为方便计费,一天从午夜 UTC 算起。帐单将按月生成。

    • 培训:

      例如,假设你在美国西部 2 的基本工作区上使用 10 个 DS14 v2 VM 训练了 100 个小时的模型。则在 30 天的计费月份中,计费如下:

      Azure VM 费用: (10 台计算机 * $1.196/每计算机)* 100 个小时 = $1196

      Azure 机器学习费用: (10 台计算机 * 16 个核心 * $0/每核心)* 100 个小时 = $0

      总计: $1196 + $0 = $1196

    • 推理:

      例如,假设你在美国西部 2 的基本中使用 10 个 DS14 v2 VM 部署了一个模型,该模型用于全天推理且使用 30 天(一个计费月份)。则在 30 天的计费月份中,计费如下:

      Azure VM 费用: (10 台计算机 * $1.196/每计算机)*(24 个小时 * 30 天)= $8611.2

      Azure 机器学习费用: (10 台计算机 * 16 个核心 * $0/每核心)*(24 个小时 * 30 天)= $0

      总计: $8611.2 + $0 = $8611.2

    请注意,没有额外的 Azure 机器学习费用。除计算费用外,所使用的任何 Azure 服务都将产生单独的费用,包括但不限于 HDInsight、Azure 容器注册表、Azure Blob 存储、Application Insights、Azure Key Vault、虚拟网络、Azure 事件中心和 Azure 流分析。

资源

估计每月的 Azure 服务费用

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