Azure Machine Learning のマネージド オンライン エンドポイントのコストを表示する
マネージド オンライン エンドポイントのコストを表示する方法について説明します。 エンドポイントのコストは、関連付けられているワークスペースで発生します。 タグを使用して、特定のエンドポイントのコストを確認できます。
重要
この記事は、Azure Machine Learning のマネージド オンライン エンドポイントのコストの表示にのみ適用されます。 マネージド オンライン エンドポイントは、コストを追跡するためにタグを使用する必要があるという点で、他のリソースとは異なります。 Azure Machine Learning のコストの管理と最適化について詳しくは、コストの管理と最適化の方法に関する記事をご覧ください。 他の Azure リソースのコストを表示する方法の詳細については、「クイックスタート: コスト分析を使用してコストを調査および分析する」を参照してください。
前提条件
- Azure Machine Learning のマネージド オンライン エンドポイントをデプロイします。
- エンドポイントがデプロイされるサブスクリプションに対して、少なくとも請求閲覧者のアクセス権を取得する
コストを表示する
サブスクリプションの [コスト分析] ページに移動します。
Azure portal で、サブスクリプションの [コスト分析] を選択します。
データのスコープを Azure Machine Learning ワークスペース リソースに設定するフィルターを作成します。
上部のナビゲーション バーで、 [フィルターの追加] を選択します。
最初のフィルター ドロップダウンで、フィルターの種類として [リソース] を選択します。
2 つ目のフィルター ドロップダウンで、Azure Machine Learning ワークスペースを選択します。
タグ フィルターを作成して、マネージド オンライン エンドポイントおよびマネージド オンライン デプロイを表示します。
[フィルターの追加]>[タグ]>azuremlendpoint: "<エンドポイント名>" を選びます
[フィルターの追加]>[タグ]>azuremldeployment: "<デプロイ名>" を選びます。
Note
この画像のドル値は架空のものであり、実際のコストは反映していません。
ヒント
- マネージド オンライン エンドポイントは、デプロイに VM を使います。 オンライン デプロイの作成要求を送信して失敗した場合、コンピューティングが作成されるステージを通過している可能性があります。 その場合、デプロイが失敗しても料金が発生します。 失敗のデバッグまたは調査が完了した場合、失敗したデプロイを削除してコストを節約できます。
次のステップ
フィードバック
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