Azure Machine Learning定價

企業級機器學習服務,建置及部署模型更快速

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。

Azure Machine Learning 可讓開發人員和資料科學家輕鬆地加速端對端機器學習生命週期。

  • 機器學習的資料

    建立、檢視或編輯資料集和資料存放區

    使用私人工作區標記,包括 ML 輔助標記 (影像分類和物件偵測)

    資料集監視器 UI (預覽)

  • 建置及訓練

    適用於訓練的受控計算

    整合式 Jupyter 筆記本

    自動化 ML (最多 10 GB+ 的大型資料支援、分類和迴歸工作、建立實驗、進階預測)

    拖放 ML 設計工具

  • 部署及管理

    模型登錄和分析

    適用於重複工作流程的 ML 管線

    批次和即時推斷

  • 安全性、治理及控制

    角色型存取控制 (RBAC) 支援 (預覽)

    計算的虛擬網路 (VNet) 支援 (預覽)

    工作區 Private Link 支援

    跨工作區計算容量共用和配額

定價詳細資料

Azure Machine Learning 目前已正式推出 (GA),客戶須支付與所使用 Azure 資源相關的費用 (例如計算和儲存體費用)。沒有與 Azure Machine Learning 相關的額外費用。

Azure Machine Learning 基本版和企業版將於 2020 年 9 月 22 日合併。客戶可以在正式推出 (GA) 的基本版中,免費存取所有企業版功能。

自 2020 年 12 月 21 日起,所有現有的企業版工作區都將移轉到基本版。此移轉將會自動且無縫進行,無需執行任何動作。企業版將於 2021 年 1 月 1 日淘汰。如需概念、教學課程和範例,請參閱我們的文件

下表顯示各種 VM 類別的定價。Azure Machine Learning 沒有額外的 ML 費用。如需詳細資料,請選取區域及底下的其他資訊,以查看所有可用的 VM 和相關定價。

版本 CPU (一般用途、計算最佳化、記憶體最佳化及儲存體最佳化) GPU
Basic (GA) 僅限使用的 Azure 資源 (訓練/推斷不會產生 Azure Machine Learning 費用) 使用的 Azure 資源 (例如計算、儲存體) (訓練/推斷不會產生 Azure Machine Learning 費用)
Enterprise (預覽)
現在可在基本版中使用所有企業版功能。企業版將於 2021 年 1 月 1 日淘汰。
僅限使用的 Azure 資源 (訓練/推斷不會產生 Azure Machine Learning 費用)。Azure Machine Learning 費用是每 vCPU 小時美金 $- 元以上 使用的 Azure 資源 (例如計算、儲存體) (訓練/推斷不會產生 Azure Machine Learning 費用)。Azure Machine Learning 費用是每 vCPU 小時美金 $- 元以上

一般目的

適用於網路、中小型資料庫及其他日常應用程式

Bs 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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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 標準

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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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

保留的虛擬機器執行個體目前不適用於 Av2 系列。

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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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

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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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

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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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

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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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 $- $- $- $- $- $- $- $- $-

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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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

執行個體 核心 RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
F2 2 4 GiB $- $- $- $- $- $- $- $- $-
F4 4 8 GiB $- $- $- $- $- $- $- $- $-
F8 8 16 GiB $- $- $- $- $- $- $- $- $-
F16 16 32 GiB $- $- $- $- $- $- $- $- $-

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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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 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。

E2s-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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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 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。

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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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 $- $- $- $- $- 無法使用 無法使用

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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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 $- $- $- $- $- 無法使用 無法使用

G 系列

執行個體 核心 RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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

保留的虛擬機器執行個體目前不適用於 G 系列。

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
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
M64m 64 1,792 GiB $- $- $- $- $- $- $- $- $-
M128m 128 3,892 GiB $- $- $- $- $- $- $- $- $-
M128 128 2,048 GiB $- $- $- $- $- $- $- $- $-

有限的可用 vCPU

執行個體 使用中vCPU /
基礎vCPU
RAM
Linux VM 價格
機器學習服務
服務額外費用
隨用隨付
總價
保留一年
(節省比例)
總價
保留三年
(節省比例)
總價
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 $- $- $- $- $- $- $- $-