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SKU-Liste für verwaltete Onlineendpunkte

Die folgende Tabelle zeigt die Vm-Lagerhaltungseinheiten (VM), die für von Azure Machine Learning verwaltete Onlineendpunkte unterstützt werden. Jede SKU ist ein eindeutiger alphanumerischer Code, der einem bestimmten virtuellen Computer zugewiesen ist, der erworben werden kann.

  • Die in der Tabelle aufgeführten vollständigen SKU-Namen können für Anforderungen von Azure CLI- oder Azure Resource Manager-Vorlagen (ARM-Vorlagen) verwendet werden, um Bereitstellungen zu erstellen und zu aktualisieren.

  • Weitere Informationen zu Konfigurationsdetails wie CPU und RAM finden Sie unter Azure Machine Learning-Preise und VM-Größen.

Familienname NAME DER VM-Größe Unterstützt Infiniband Aufbau numberOfGPUs numberOfCores Reservierung überspringen 20%
standardDASv4Family STANDARD_D2AS_V4 - CPU 0 2 -
standardDASv4Family STANDARD_D4AS_V4 - CPU 0 4 -
standardDASv4Family STANDARD_D8AS_V4 - CPU 0 8 -
standardDASv4Family STANDARD_D16AS_V4 - CPU 0 16 -
standardDASv4Family STANDARD_D32AS_V4 - CPU 0 32 -
standardDASv4Family STANDARD_D48AS_V4 - CPU 0 48 -
standardDASv4Family STANDARD_D64AS_V4 - CPU 0 64 -
standardDASv4Family STANDARD_D96AS_V4 - CPU 0 96 -
standardDAv4Family STANDARD_D2A_V4 - CPU 0 2 -
standardDAv4Family STANDARD_D4A_V4 - CPU 0 4 -
standardDAv4Family STANDARD_D8A_V4 - CPU 0 8 -
standardDAv4Family STANDARD_D16A_V4 - CPU 0 16 -
standardDAv4Family STANDARD_D32A_V4 - CPU 0 32 -
standardDAv4Family STANDARD_D48A_V4 - CPU 0 48 -
standardDAv4Family STANDARD_D64A_V4 - CPU 0 64 -
standardDAv4Family STANDARD_D96A_V4 - CPU 0 96 -
standardDSv2Family STANDARD_DS1_V2 - CPU 0 1 -
standardDSv2Family STANDARD_DS2_V2 - CPU 0 2 -
standardDSv2Family STANDARD_DS3_V2 - CPU 0 4 -
standardDSv2Family STANDARD_DS4_V2 - CPU 0 8 -
standardDSv2Family STANDARD_DS5_V2 - CPU 0 16 -
standardESv3Family STANDARD_E2S_V3 - CPU 0 2 -
standardESv3Family STANDARD_E4S_V3 - CPU 0 4 -
standardESv3Family STANDARD_E8S_V3 - CPU 0 8 -
standardESv3Family STANDARD_E16S_V3 - CPU 0 16 -
standardESv3Family STANDARD_E32S_V3 - CPU 0 32 -
standardESv3Family STANDARD_E48S_V3 - CPU 0 48 -
standardESv3Family STANDARD_E64S_V3 - CPU 0 64 -
standardFSv2Family STANDARD_F2S_V2 - CPU 0 2 -
standardFSv2Family STANDARD_F4S_V2 - CPU 0 4 -
standardFSv2Family STANDARD_F8S_V2 - CPU 0 8 -
standardFSv2Family STANDARD_F16S_V2 - CPU 0 16 -
standardFSv2Family STANDARD_F32S_V2 - CPU 0 32 -
standardFSv2Family STANDARD_F48S_V2 - CPU 0 48 -
standardFSv2Family STANDARD_F64S_V2 - CPU 0 64 -
standardFSv2Family STANDARD_F72S_V2 - CPU 0 72 -
standardFXMDVSFamily STANDARD_FX4MDS - CPU 0 4 -
standardFXMDVSFamily STANDARD_FX12MDS - CPU 0 12 -
standardFXMDVSFamily STANDARD_FX24MDS - CPU 0 24 -
standardFXMDVSFamily STANDARD_FX36MDS - CPU 0 36 -
standardFXMDVSFamily STANDARD_FX48MDS - CPU 0 48 -
standardLASv3Family STANDARD_L8AS_V3 - CPU 0 8 -
standardLASv3Family STANDARD_L16AS_V3 - CPU 0 16 -
standardLASv3Family STANDARD_L32AS_V3 - CPU 0 32 -
standardLASv3Family STANDARD_L48AS_V3 - CPU 0 48 -
standardLASv3Family STANDARD_L64AS_V3 - CPU 0 64 -
standardLASv3Family STANDARD_L80AS_V3 - CPU 0 80 -
standardLSv2Family STANDARD_L8S_V2 - CPU 0 8 -
standardLSv2Family STANDARD_L16S_V2 - CPU 0 16 -
standardLSv2Family STANDARD_L32S_V2 - CPU 0 32 -
standardLSv2Family STANDARD_L48S_V2 - CPU 0 48 -
standardLSv2Family STANDARD_L64S_V2 - CPU 0 64 -
standardLSv2Family STANDARD_L80S_V2 - CPU 0 80 -
standardLSv3Family STANDARD_L8S_V3 - CPU 0 8 -
standardLSv3Family STANDARD_L16S_V3 - CPU 0 16 -
standardLSv3Family STANDARD_L32S_V3 - CPU 0 32 -
standardLSv3Family STANDARD_L48S_V3 - CPU 0 48 -
standardLSv3Family STANDARD_L64S_V3 - CPU 0 64 -
standardLSv3Family STANDARD_L80S_V3 - CPU 0 80 -
standardNCADSA100v4Family STANDARD_NC24ADS_A100_V4 - NvidiaGpu 1 24 Ja
standardNCADSA100v4Family STANDARD_NC48ADS_A100_V4 - NvidiaGpu 2 48 Ja
standardNCADSA100v4Family STANDARD_NC96ADS_A100_V4 - NvidiaGpu 4 96 Ja
Standard-NCASv3_T4 Familie STANDARD_NC4AS_T4_V3 - NvidiaGpu 1 4 -
Standard-NCASv3_T4 Familie STANDARD_NC8AS_T4_V3 - NvidiaGpu 1 8 -
Standard-NCASv3_T4 Familie STANDARD_NC16AS_T4_V3 - NvidiaGpu 1 16 -
Standard-NCASv3_T4 Familie STANDARD_NC64AS_T4_V3 - NvidiaGpu 4 64 -
standardNCSv2Family STANDARD_NC6S_V2 - NvidiaGpu 1 6 -
standardNCSv2Family STANDARD_NC12S_V2 - NvidiaGpu 2 12 -
standardNCSv2Family STANDARD_NC24S_V2 - NvidiaGpu 4 24 -
standardNCSv3Family STANDARD_NC6S_V3 - NvidiaGpu 1 6 -
standardNCSv3Family STANDARD_NC12S_V3 - NvidiaGpu 2 12 -
standardNCSv3Family STANDARD_NC24S_V3 - NvidiaGpu 4 24 -
standardNCADSH100v5Family STANDARD_NC40ADS_H100_V5 - NvidiaGpu 1 40 Ja
standardNCADSH100v5Family STANDARD_NC80ADIS_H100_V5 - NvidiaGpu 2 80 Ja
Standard-NDAMSv4_A100Family STANDARD_ND96AMSR_A100_V4 Ja NvidiaGpu 8 96 Ja
Standard-NDASv4_A100 Familie STANDARD_ND96ASR_V4 Ja NvidiaGpu 8 96 Ja
standardNDSv2Family STANDARD_ND40RS_V2 Ja NvidiaGpu 8 40 Ja
standardNDv5H100Family STANDARD_ND96IS_H100_v5 - NvidiaGpu 8 96 Ja
standardNDv5H100Family STANDARD_ND96ISR_H100_v5 Ja NvidiaGpu 8 96 Ja

Achtung

Kleine VM-SKUs wie Standard_DS1_v2 z. B. zu Standard_F2s_v2 klein für größere Modelle und können aufgrund unzureichendem Arbeitsspeicher, nicht genügend Speicherplatz auf dem Datenträger oder Fehler des Prüfpunkts führen, da es zu lange dauert, um den Container zu initiieren. Wenn OutOfQuota-Fehler oder ReourceNotReady-Fehler auftreten, versuchen Sie größere VM-SKUs. Wenn Sie die Kosten für die Bereitstellung mehrerer Modelle mit verwaltetem Onlineendpunkt reduzieren möchten, lesen Sie die Bereitstellung mehrerer lokaler Modelle.

Hinweis

Wir empfehlen, mehr als drei Instanzen für Bereitstellungen in Produktionsszenarien zu verwenden. Darüber hinaus reserviert Azure Machine Learning 20 % Ihrer Computeressourcen für die Durchführung von Upgrades auf einigen VM-SKUs, wie in VM-Kontingentzuweisung für die Bereitstellung beschrieben. VM-SKUs, die von dieser zusätzlichen Kontingentreservierung ausgenommen sind, werden in der Spalte "Reservierung überspringen 20%" angegeben.