Lista jednostek SKU zarządzanych punktów końcowych online
W poniższej tabeli przedstawiono jednostki SKU (stock keeping unit) maszyny wirtualnej obsługiwane dla zarządzanych punktów końcowych online usługi Azure Machine Learning. Każda jednostka SKU to unikatowy kod alfanumeryczny przypisany do określonej maszyny wirtualnej, którą można kupić.
Pełne nazwy jednostek SKU wymienione w tabeli mogą służyć do tworzenia i aktualizowania wdrożeń za pomocą interfejsu wiersza polecenia platformy Azure lub szablonów usługi Azure Resource Manager (szablonów usługi ARM).
Aby uzyskać więcej informacji na temat konfiguracji, takich jak procesor CPU i pamięć RAM, zobacz Cennik usługi Azure Machine Learning i rozmiary maszyn wirtualnych.
Rozmiar względny | Ogólnego przeznaczenia | Zoptymalizowane pod kątem obliczeń | Optymalizacja pod kątem pamięci | Procesor GPU |
---|---|---|---|---|
X-Small | Standard_DS1_v2 Standard_DS2_v2 Standard_D2a_v4 Standard_D2as_v4 |
Standard_F2s_v2 | Standardowa_E2s_v3 | Standard_NC4as_T4_v3 |
Mały | Standard_DS3_v2 Standard_D4a_v4 Standard_D4as_v4 |
Standard_F4s_v2 Standard_FX4mds |
Standardowa_E4s_v3 | Standard_NC6s_v2 Standard_NC6s_v3 Standard_NC8as_T4_v3 |
Śred. | Standard_DS4_v2 Standard_D8a_v4 Standard_D8as_v4 |
Standard_F8s_v2 Standard_FX12mds |
Standardowa_E8s_v3 | Standard_NC12s_v2 Standard_NC12s_v3 Standard_NC16as_T4_v3 |
Duży | Standard_DS5_v2 Standard_D16a_v4 Standard_D16as_v4 |
Standard_F16s_v2 | Standardowa_E16s_v3 | Standard_NC24s_v2 Standard_NC24s_v3 Standard_NC64as_T4_v3 Standard_NC24ads_A100_v4 |
X-Large | Standard_D32a_v4 Standard_D32as_v4 Standard_D48a_v4 Standard_D48as_v4 Standard_D64a_v4 Standard_D64as_v4 Standard_D96a_v4 Standard_D96as_v4 |
Standard_F32s_v2 Standard_F48s_v2 Standard_F64s_v2 Standard_F72s_v2 Standard_FX24mds Standard_FX36mds Standard_FX48mds |
Standard_E32s_v3 Standard_E48s_v3 Standardowa_E64s_v3 |
Standard_NC48ads_A100_v4 Standard_NC96ads_A100_v4 Standard_ND96asr_v4 Standard_ND96amsr_A100_v4 Standard_ND40rs_v2 |
Uwaga
Standard_DS1_v2
i może być zbyt mała dla większych modeli i Standard_F2s_v2
może prowadzić do zakończenia kontenera z powodu niewystarczającej ilości pamięci, za mało miejsca na dysku lub awarii sondy, ponieważ inicjowanie kontenera trwa zbyt długo. Jeśli wystąpią błędy OutOfQuota lub Błędy ReourceNotReady, spróbuj użyć większych jednostek SKU maszyny wirtualnej. Jeśli chcesz zmniejszyć koszt wdrażania wielu modeli za pomocą zarządzanego punktu końcowego online, zobacz Wdrażanie dla kilku modeli lokalnych.
Uwaga
Zalecamy posiadanie więcej niż 3 wystąpień dla wdrożeń w scenariuszach produkcyjnych. Ponadto usługa Azure Machine Learning rezerwuje 20% zasobów obliczeniowych na potrzeby przeprowadzania uaktualnień na niektórych jednostkach SKU maszyn wirtualnych zgodnie z opisem w temacie Alokacja przydziału maszyn wirtualnych na potrzeby wdrożenia. Poniżej wymieniono jednostki SKU maszyn wirtualnych wykluczone z tej dodatkowej rezerwacji przydziału:
- Standard_NC24ads_A100_v4
- Standard_NC48ads_A100_v4
- Standard_NC96ads_A100_v4
- Standard_ND96asr_v4
- Standard_ND96amsr_A100_v4
- Standard_ND40rs_v2