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Microsoft Azureサーバレス DBU 消費量 by SKU
この記事では、さまざまなDBU Databricksサーバレス製品の請求に使用される SKU と 乗数について説明します。
Azure Databricks の価格については、 価格の詳細を参照してください。
DBU乗数とは何ですか?
特定の機能を使用する場合、消費される基になる DBU に乗数が適用されます。 たとえば、レイクハウスモニタリングには2倍の乗数があります。 関連付けられたバックグラウンド ジョブが 5 DBU を使用している場合、乗数の適用後に 10 DBU が請求されます。 請求書とシステムテーブルに表示されるDBUは、この乗数が適用された後の最終的な金額を反映しています。 DBU の定義については、「 DBU とは 」を参照してください。
Automated サーバレス SKU
次の機能は、Automated サーバレス SKUに対して課金されます。
特徴量 |
DBU乗数 |
|---|---|
サーバレス Jobs |
1倍 |
サーバレス Delta Live Tables |
1倍 |
サーバレス Delta Live Tables with Advanced パイプライン機能 |
1.5倍 |
予測最適化 |
1倍 |
レイクハウスモニタリング |
2倍速 |
きめ細かなアクセス制御 (プレビュー) |
1倍 |
オンライン テーブルの同期 (プレビュー) |
1倍 |
高度なパイプライン機能とのオンライン テーブルの同期 (プレビュー) |
1.5倍 |
オンライン テーブル キャパシティ ユニット (プレビュー) |
2倍速 |
Databricks SQL のマテリアライズド ビューとストリーミング テーブル |
1倍 |
高度なパイプライン機能を備えたDatabricks SQLのマテリアライズドビューとストリーミングテーブル |
1.5倍 |
Interactive サーバレス SKU
次の機能は、Interactive サーバレス SKUに対して課金されます。
製品・特長 |
DBUマルチプライヤー |
|---|---|
サーバレス ノートブック |
1倍 |
Databricks アプリの容量時間 |
0.5倍 |
SQL サーバレス SKU
次の機能は、 SQL サーバレス SKUに対して課金されます。
製品・特長 |
DBUマルチプライヤー |
|---|---|
ウェアハウス Size |
DBU/時間 |
XXS |
4 |
X-Small |
6 |
S |
12 |
M |
24 |
Large |
40 |
X-Large |
80 |
XXL |
144 |
XXXL |
272 |
4X-Large |
528 |
モデルサービング SKU
次の機能は、サーバレス リアルタイム 推論 SKUに対して課金されます。
AI ゲートウェイ (プレビュー)
製品・特長 |
DBUマルチプライヤー |
|---|---|
AIガードレール |
21.429 DBUs / M トークン |
FM API エンドポイントの推論テーブル |
2.857 DBUs / M トークン |
CPU、GPUエンドポイントの推論テーブル |
7.143 DBU/1 GBのペイロード |
FM API エンドポイントの使用状況追跡 |
0.571 DBUs / M トークン |
CPU、GPU エンドポイントの使用状況追跡 |
1.429 DBU/1 GBのペイロード |
GPU モデルサービング
インスタンスサイズ |
GPU 構成 |
DBU／時間 |
|---|---|---|
S |
T4 または同等 |
10.48 |
M |
A10G x 1 GPU または同等 |
20.00 |
M 4倍 |
A10G x 1GPU または同等 |
112.00 |
M 8 倍 |
A10G x 1 GPU または同等 |
290.80 |
XL |
A100 40 GB × 8 GPU または同等 |
538.40 |
XL |
A100 80 GB × 8 GPU または同等 |
628.00 |
基盤モデル Serving
モデル |
トークンごとの従量課金制 |
プロビジョニング済みスループット |
|
|---|---|---|---|
DBU / 1M INPUT トークン |
DBU / 1M OUTPUT トークン |
DBU/時間 |
|
現行モデル |
|||
Llama 3.1 405B |
71.429 |
214.286 |
700.000 |
Llama 3.1 70B |
14.286 |
42.857 |
424.286 |
Llama 3.1 8B |
N/A |
N/A |
106.000 |
Llama 3.2 3B |
N/A |
N/A |
92.857 |
Llama 3.2 1B |
N/A |
N/A |
85.714 |
DBRX |
10.714 |
32.143 |
171.429 |
Mixtral 8x7B |
7.143 |
14.286 |
157.143 |
レガシーモデル |
|||
Llama 3 70B |
N/A |
N/A |
212.143 |
Llama 3 8B |
N/A |
N/A |
106.000 |
Llama 2 70B |
7.143 |
21.429 |
157.143 |
Llama 2 13B |
N/A |
N/A |
78.571 |
MPTの30B |
N/A |
N/A |
112.000 |
MPTの7B |
N/A |
N/A |
20.000 |
GTEの |
1.857 |
1.857 |
N/A |
BGEラージ |
1.429 |
1.429 |
10.480 |
モデルトレーニング
次の機能は、モデル トレーニング SKU に対して課金されます。
Model トレーニング - ファインチューニング
モデル |
トレーニングワード数 |
DBUの概算 |
|---|---|---|
現行モデル |
||
Llama 3.1 405B |
10,000,000 |
1,150 |
500,000,000 |
57,150 |
|
Llama 3.1 70B |
10,000,000 |
375 |
500,000,000 |
17,600 |
|
Llama 3.1 8B |
10,000,000 |
150 |
500,000,000 |
6,600 |
|
Llama 3.2 3B |
10,000,000 |
75 |
500,000,000 |
3,300 |
|
Llama 3.2 1B |
10,000,000 |
25 |
500,000,000 |
1,100 |
|
DBRX |
10,000,000 |
300 |
500,000,000 |
14,300 |
|
Mixtral 8x7B |
10,000,000 |
150 |
500,000,000 |
6,600 |
|
Mistral 7B |
10,000,000 |
50 |
500,000,000 |
1,325 |
|
レガシーモデル(2024年12月13日に廃止予定) |
||
Llama 3 70B |
10,000,000 |
375 |
500,000,000 |
17,600 |
|
Llama 3 8B |
10,000,000 |
150 |
500,000,000 |
6,600 |
|
Llama 2 70B |
10,000,000 |
275 |
500,000,000 |
13,200 |
|
Llama 2 13B |
10,000,000 |
50 |
500,000,000 |
2,475 |
|
Llama 2 7B |
10,000,000 |
25 |
500,000,000 |
1,175 |
|
Codellama 34B |
10,000,000 |
100 |
500,000,000 |
4,950 |
|
Codellama 13B |
10,000,000 |
75 |
500,000,000 |
2,650 |
|
Codellama 7B |
10,000,000 |
50 |
500,000,000 |
1,325 |