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Azure Machine Learning定價

使用適用於端對端機器學習生命週期的企業級服務

提供開發人員和資料科學家各式各樣的生產經驗,讓建置、訓練及部署機器學習模型更加快速。採用領先業界的 MLOps (機器學習 DevOps) 加快產品上市的時間,以及促進團隊合作。在專為可靠的 AI 而設計之平台上進行創新。

探索定價選項

  • 隨用隨付

    依據秒數支付運算容量,無須保證長期使用,也不必預付費用。可視需要調整使用量。

  • 適用於計算的 Azure 節省方案

    承諾在 1 或 3 年內花費固定每小時金額,解除鎖定較低價格,直到您達到每小時承諾,以節省全球特定計算服務的金額。套用至動態工作負載,同時針對計劃性或未計劃性變更進行規劃。

  • 保留

    Azure 保留的虛擬機器執行個體在您認可一年或三年期時,與隨用隨付率相比,大幅降低成本。適合穩定且可預測的工作負載,沒有計劃的變更。

套用篩選以根據您的需求自訂定價選項。

價格僅為估算值,並非實際價格報價。實際定價可能會根據與 Microsoft 簽訂的合約類型、購買日期和目前貨幣匯率而有所不同。價格是根據美元計算,並使用前一個月底最後一個工作天之前兩個工作天內擷取的倫敦即期匯率進行轉換。如果月底的前兩個工作天是主要市場中的銀行假日,則匯率設定日期通常為兩個工作天之前的那一天。此匯率適用於下個月的所有交易。登入 Azure 定價計算機查看依據您目前 Microsoft 方案/供應項目所訂的定價。如需定價的詳細資訊或要求報價,請連絡 Azure 銷售專員。請參閱 Azure 定價常見問題集。

請注意,使用 Azure Machine Learning 並不會產生額外的費用。但是,除了計算以外,還是會對使用其他的 Azure 服務向您另外收費,包括但不限於 Azure Blob 儲存體、Azure Key Vault、Azure Container Registry 以及 Application Insights。

若要深入了解如何管理 Azure Machine Learning 的預算、成本和配額,請參閱這裡。

一般目的

平衡的 CPU 對記憶體比例。最適合測試與開發、小型到中型資料庫,以及低到中型流量的網頁伺服器。

D2-64 v3

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
D2 v3 2 8 GiB $- $-
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D4 v3 4 16 GiB $- $-
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D8 v3 8 32 GiB $- $-
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D16 v3 16 64 GiB $- $-
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D32 v3 32 128 GiB $- $-
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D64 v3 64 256 GiB $- $-
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D2s-64s v3

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
D2s v3 2 8 GiB $- $-
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D4s v3 4 16 GiB $- $-
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D8s v3 8 32 GiB $- $-
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D16s v3 16 64 GiB $- $-
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D32s v3 32 128 GiB $- $-
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D64s v3 64 256 GiB $- $-
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D1-5 v2

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
D1 v2 1 3.5 GiB $- $-
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D2 v2 2 7 GiB $- $-
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D3 v2 4 14 GiB $- $-
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D4 v2 8 28 GiB $- $-
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D1s-5s v2

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
DS1 v2 1 3.5 GiB $- $-
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DS2 v2 2 7 GiB $- $-
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DS3 v2 4 14 GiB $- $-
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DS4 v2 8 28 GiB $- $-
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DS5 v2 16 56 GiB $- $-
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D2ds – D64ds v4

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
D2ds v4 2 8 GiB $- $-
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D4ds v4 4 16 GiB $- $-
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D8ds v4 8 32 GiB $- $-
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D16ds v4 16 64 GiB $- $-
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D32ds v4 32 128 GiB $- $-
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D48ds v4 48 192 GiB $- $-
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D64ds v4 64 256 GiB $- $-
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計算最佳化

CPU/記憶體比例高。適用於中流量網頁伺服器、網路設備、批次處理及應用程式伺服器。

Fsv2 系列

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
F2s v2 2 4 GiB $- $-
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F4s v2 4 8 GiB $- $-
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F8s v2 8 16 GiB $- $-
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F16s v2 16 32 GiB $- $-
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F32s v2 32 64 GiB $- $-
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F64s v2 64 128 GiB $- $-
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F72s v2 72 144 GiB $- $-
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記憶體最佳化

記憶體/核心比例高。適用於關聯式資料庫伺服器、中型至大型快取及記憶體內部分析。

E2-64 v3

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
E2 v3 2 16 GiB $- $-
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E4 v3 4 32 GiB $- $-
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E8 v3 8 64 GiB $- $-
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E16 v3 16 128 GiB $- $-
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Azure 計算服務所提供的虛擬機器大小不受特定硬體類型限制,而且為單一客戶專用。這些虛擬機器大小最適合需要與其他客戶高度隔離,且涉及合規性和法規要求等項目的工作負載。

D-series

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
D1 1 3.5 GiB $- $-
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D2 2 7 GiB $- $-
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D3 4 14 GiB $- $-
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D4 8 28 GiB $- $-
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D11 2 14 GiB $- $-
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D12 4 28 GiB $- $-
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D13 8 56 GiB $- $-
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D14 16 112 GiB $- $-
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D11-15 v2

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
D11 v2 2 14 GiB $- $-
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D12 v2 4 28 GiB $- $-
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D13 v2 8 56 GiB $- $-
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D14 v2 16 112 GiB $- $-
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D15 v2 20 140 GiB $- $-
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D11S-15S v2

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
DS11 v2 2 14 GiB $- $-
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DS12 v2 4 28 GiB $- $-
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DS13 v2 8 56 GiB $- $-
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DS14 v2 16 112 GiB $- $-
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DS15 v2 20 140 GiB $- $-
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E2a - E96a v4

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
E2a v4 2 16 GiB $- $-
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E4a v4 4 32 GiB $- $-
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E8a v4 8 64 GiB $- $-
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E16a v4 16 128 GiB $- $-
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E32a v4 32 256 GiB $- $-
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E48a v4 48 384 GiB $- $-
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E64a v4 64 512 GiB $- $-
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E96a v4 96 672 GiB $- $-
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E2s – E64s

來自 Synapse 的 Spark 計算。定價是以 Synapse 定價為基礎。如需詳細資料,請參閱定價 - Azure Synapse Analytics | Microsoft Azure ([巨量資料分析] 區段)。

M 系列

執行個體 vCPU RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
1 年節省方案 3 年節省方案 保留 1 年
總價
保留 3 年
總價
M64 64 1,024 GiB $- $-
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M32ls 32 256 GiB $- $-
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M64ls 64 512 GiB $- $-
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M64m 64 1,792 GiB $- $-
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M128m 128 3,892 GiB $- $-
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M8ms 8 218.75 GiB $- $-
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M16ms 16 437.5 GiB $- $-
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M32ms 32 875 GiB $- $-
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M64ms 64 1,792 GiB $- $-
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M128ms 128 3,892 GiB $- $-
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M64s 64 1,024 GiB $- $-
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M128 128 2,048 GiB $- $-
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