Liste des références SKU de points de terminaison en ligne managés
Le tableau suivant montre les unités de conservation de stock de machine virtuelle (VM) prises en charge pour les points de terminaison en ligne managés Azure Machine Learning. Chaque référence SKU est un code alphanumérique unique affecté à une machine virtuelle particulière qui peut être achetée.
Les noms de référence SKU complets répertoriés dans la table peuvent être utilisés pour les demandes de modèles Azure CLI ou ARM (Azure Resource Manager) visant à créer ou mettre à jour des déploiements.
Pour plus d’informations sur les détails de configuration, tels que le processeur ou la RAM, consultez Tarification Azure Machine Learning et Tailles de machines virtuelles.
Taille relative | Usage général | Optimisé pour le calcul | Mémoire optimisée | GPU |
---|---|---|---|---|
X-Small | Standard_DS1_v2 Standard_DS2_v2 Standard_D2a_v4 Standard_D2as_v4 |
Standard_F2s_v2 | Standard_E2s_v3 | Standard_NC4as_T4_v3 |
Small | Standard_DS3_v2 Standard_D4a_v4 Standard_D4as_v4 |
Standard_F4s_v2 Standard_FX4mds |
Standard_E4s_v3 | Standard_NC6s_v2 Standard_NC6s_v3 Standard_NC8as_T4_v3 |
Moyenne | Standard_DS4_v2 Standard_D8a_v4 Standard_D8as_v4 |
Standard_F8s_v2 Standard_FX12mds |
Standard_E8s_v3 | Standard_NC12s_v2 Standard_NC12s_v3 Standard_NC16as_T4_v3 |
grand | Standard_DS5_v2 Standard_D16a_v4 Standard_D16as_v4 |
Standard_F16s_v2 | Standard_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 Standard_E64s_v3 |
Standard_NC48ads_A100_v4 Standard_NC96ads_A100_v4 Standard_ND96asr_v4 Standard_ND96amsr_A100_v4 Standard_ND40rs_v2 |
Attention
Standard_DS1_v2
et Standard_F2s_v2
peuvent être trop petits pour les modèles plus volumineux et peuvent entraîner l’arrêt du conteneur en raison d’une mémoire insuffisante, d’un espace insuffisant sur le disque ou d’une défaillance de la sonde d’intégrité, car le lancement du conteneur prend trop de temps. Si vous rencontrez des erreurs OutOfQuota ou des erreurs ResourceNotReady, essayez des références SKU de machine virtuelle plus volumineuses. Si vous souhaitez réduire le coût du déploiement de plusieurs modèles avec un point de terminaison en ligne managé, consultez Déploiement pour plusieurs modèles locaux.
Remarque
Nous vous recommandons d’avoir plus de 3 instances de déploiements dans les scénarios de production. En outre, Azure Machine Learning réserve 20 % de vos ressources de calcul pour effectuer des mises à niveau sur certaines références SKU de machine virtuelle, comme décrit dans Allocation de quota du nombre de machines virtuelles pour le déploiement. Les références SKU de la machine virtuelle, exemptées de cette réservation supplémentaire de quota, sont répertoriées ci-dessous :
- Standard_NC24ads_A100_v4
- Standard_NC48ads_A100_v4
- Standard_NC96ads_A100_v4
- Standard_ND96asr_v4
- Standard_ND96amsr_A100_v4
- Standard_ND40rs_v2