Microsoft Azure Machine Learning 這套供應項目的目的是讓客戶能在雲端中輕鬆地建置、部署和共用進階分析解決方案。
美國政府機構有資格透過授權解決方案提供者購買 Azure Government 服務,無須預先支付費用;亦可直接透過隨用隨付線上訂用帳戶購買。
重要 - 以 R$ 表示的價格僅供參考;這是國際交易,因此最終價格需視匯率與是否內含 IOF 稅而定,而且不會發行 eNF。
業務範圍觸及歐盟 (EU)、歐洲自由貿易聯盟 (EFTA) 及英國 (UK) 而且已購買 Azure 德國的客戶和合作夥伴可使用這項服務。它提供德國的資料存留處,以及更多層的控制和資料保護。您也可以註冊免費 Azure 試用。
美國政府機構有資格透過授權解決方案提供者購買 Azure Government 服務,無須預先支付費用;亦可直接透過隨用隨付線上訂用帳戶購買。
重要 - 以 R$ 表示的價格僅供參考;這是國際交易,因此最終價格需視匯率與是否內含 IOF 稅而定,而且不會發行 eNF。
業務範圍觸及歐盟 (EU)、歐洲自由貿易聯盟 (EFTA) 及英國 (UK) 而且已購買 Azure 德國的客戶和合作夥伴可使用這項服務。它提供德國的資料存留處,以及更多層的控制和資料保護。您也可以註冊免費 Azure 試用。
定價詳細資料
Studio 定價
Machine Learning Studio 提供兩個層級:免費和標準。
各種層次的功能比較如下表所示:
免費 | 標準 | |
---|---|---|
價格 | 免費 |
每月每 ML Studio 工作區 $-
每 Studio 實習時數 $- |
Azure 訂用帳戶 | 非必要 | 必要 |
每個實驗的模組數上限 | 100 | 無限制 |
實驗持續時間上限 | 每個實驗 1 小時 | 每個實驗最多 7 天,每個模組最多 24 小時 |
儲存體空間上限 | 10GB | 無限制 - BYO |
從內部部署 SQL 讀取資料 預覽 | 否 | 是 |
執行/效能 | 單一節點 | 多個節點 |
生產 Web API | 否 | 是 |
SLA | 否 | 是 |
生產 Web API 定價
Azure Machine Learning 讓您可將預測性分析解決方案作為 Web 服務部署。
部署的 Web 服務受下列方案約束:
開發/測試* | 標準 S1 | 標準 S2 | 標準 S3 | |
---|---|---|---|---|
階層價格 (每月) | $- | $- | $- | $- |
功能 | ||||
包含的交易 (每月) | 1,000 | 100,000 | 2,000,000 | 50,000,000 |
包含的計算時數 (每月) | 2 | 25 | 500 | 12,500 |
Web 服務總數1 | 2 | 10 | 100 | 500 |
超額費率 | N/A |
$- 每 1,000 筆交易 $- 每 API 計算小時 |
$- 每 1,000 筆交易 $- 每 API 計算小時 |
$- 每 1,000 筆交易 $- 每 API 計算小時 |
傳統版 Web 服務仍依下列定價提供使用:
- $-/生產 API 計算時數 (每小時單位)
- $-/1,000 筆生產 API 交易 (交易單位)
只有對正在使用的服務才會收取每小時費用。此模式會顯示期間內同時套用的多個計量表。
如需傳統 Web 服務與新 Web 服務之間的詳細資訊,請參閱文件。
常見問題集
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Azure 機器學習服務免費層主要是用來提供 Azure Machine Learning Studio 的深入介紹。只要註冊 Microsoft 帳戶即可。免費層包括每個 Microsoft 帳戶可免費存取一個 Azure Machine Learning Studio 工作區。其中包括最多能夠使用 10 GB 的儲存體,以及能夠讓模型作業化,成為預備 API。免費層工作負載不包含在 SLA 內,且僅供開發與個人使用。免費層工作負載無法藉由連接到內部部署 SQL 伺服器存取資料。上表概要說明了免費層與標準層之間的多項差異,除此之外還可能存在其他差異,而免費層功能隨時可能變更。
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您只需要 Microsoft 帳戶。前往 Azure Machine Learning 首頁,然後按一下 [立即開始] 按鈕。使用 Microsoft 帳戶登入,系統便會為您建立免費層工作區。您可以立即開始探索,並建立機器學習服務實驗。
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您必須先取得 Azure 訂用帳戶的存取權,才能建立標準 Machine Learning 工作區。您可以註冊 30 天的免費試用 Azure 訂用帳戶,之後再升級為付費 Azure 訂用帳戶,或是直接購買付費的 Azure 訂用帳戶。您可以在取得訂用帳戶的存取權後,從 Microsoft Azure 傳統入口網站建立機器學習服務工作區。請檢視逐步指示。
或者,您可以受標準 Machine Learning 工作區擁有者的邀請,存取擁有者的工作區。
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否,您無法在免費層中指定使用您自己的 Blob 儲存體帳戶。若要使用您自己的 Azure 儲存體,您必須使用標準層。
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是,在免費層中,您可以將機器學習模型轉變成預備 API 服務來運作。若要讓預備 API 服務進入生產階段並取得作業化服務的生產端點,您必須使用標準層。
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Microsoft Azure 免費試用版提供一個月適用於任何 Azure 服務的點數,而 Azure Machine Learning 免費層特別為非生產工作負載,提供對 Azure Machine Learning 的持續存取。
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若要將實驗從免費層複製到標準層,請遵循下方描述的步驟:
- 登入 Azure Machine Learning Studio,確定您可以在上方導覽列的工作區選取器中看到免費工作區和標準工作區。
- 如果您目前位於標準工作區,請切換至免費工作區。
- 在實驗清單檢視中,選取想要複製的實驗,然後按一下 [複製] 命令按鈕。
- 在快顯對話方塊中選取 [標準工作區],然後按一下 [複製] 按鈕。
- 請注意,將會連同實驗將所有相關聯的資料集、訓練好的模型等項目複製到標準工作區中。
- 您必須在標準工作區中重新執行實驗並重新發行 Web 服務。
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Machine Learning 透過配對同一個地理位置的兩個地區,支援高可用性。美國中南部與美國中北部配對。
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生產 API 呼叫時間的差別可能很大,通常從數百毫秒到幾秒鐘,視資料處理和機器學習服務模式的複雜度而定,也可能需要數分鐘。預估生產 API 呼叫時間最好的方法,是在 Machine Learning 上建立基準模型。
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Machine Learning 是多租用戶服務,後端實際使用的計算資源各有不同,會依效能及預測情況進行最佳化。
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一份帳單上,工作區費用會依每個適用的度量而個別細分。
資源
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