Azure AI Foundry Pricing: สิ่งที่ควรรู้ก่อนเริ่มใช้งาน

Azure AI Foundry เป็นแพลตฟอร์มใหม่จาก Microsoft ที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการพัฒนา AI สำหรับระดับองค์กร ช่วยให้สามารถสร้าง ปรับแต่ง และนำโมเดลอย่าง Phi-3, LLaMA และสถาปัตยกรรมแบบ GPT ไปใช้งานได้ง่ายยิ่งขึ้น ด้วยเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อรองรับสเกลขององค์กร และเนื่องจากมีความยืดหยุ่นสูง ผู้ใช้จึงจำเป็นต้องเข้าใจ Azure AI Foundry Pricing เพื่อวางแผนค่าใช้จ่ายอย่างรอบคอบก่อนเริ่มพัฒนา

บทความนี้จะอธิบายโครงสร้างราคาของ Azure AI Foundry ปัจจัยต้นทุนที่ควรพิจารณา และแนวทางเริ่มต้นใช้งานอย่างคุ้มค่า

ทำความเข้าใจกับ Azure AI Foundry Pricing

Microsoft ให้บริการ Azure AI Foundry ด้วยโมเดลราคาที่เป็นแบบแยกส่วนและขึ้นอยู่กับการใช้งาน (usage-based) กล่าวคือ จะคิดค่าใช้จ่ายตามปริมาณการใช้จริงของแต่ละบริการและโครงสร้างพื้นฐาน ไม่มีค่าใช้จ่ายแบบเหมาจ่ายหรือค่าลิขสิทธิ์เริ่มต้น

องค์ประกอบสำคัญของราคา:

ส่วนประกอบ	คำอธิบาย	วิธีการคิดค่าใช้จ่าย
เครื่องมือปรับแต่งโมเดล	ปรับแต่ง foundation model เช่น RAG	ต่อชั่วโมงของ compute ที่ใช้
บริการ Inferencing	ทำ real-time หรือ batch inference	ต่อ 1,000 tokens หรือวินาที
โครงสร้างพื้นฐาน AI	VM ที่มี GPU, AKS พร้อม runtime	ต่อ VM/ชั่วโมง
การจัดเก็บข้อมูล	การจัดเก็บข้อมูลสำหรับ training/inference	ต่อ GB/เดือน
Pipeline การประสานงาน	จัดการวงจรชีวิตโมเดลผ่าน Azure ML	ขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

หากต้องการตรวจสอบรายละเอียดล่าสุดเกี่ยวกับ Azure AI Foundry โดยตรงจาก Microsoft สามารถดูได้ที่:
🔗 หน้าอย่างเป็นทางการของ Microsoft Azure

ระดับราคา Azure AI Foundry (จากเอกสารเบื้องต้น)

แม้ว่า Microsoft ยังไม่ได้ประกาศราคาอย่างเป็นทางการ แต่จากเอกสารพรีวิวคาดว่า จะมีโครงสร้างดังนี้:

ระดับ	เหมาะกับ	คุณสมบัติ
Developer/Preview	นักพัฒนาทดลองใช้งาน	จำกัดการใช้งาน จ่ายตามจริง
Production	การใช้งานในระดับองค์กร	มี SLA, model registry, เครื่องมือสังเกตการณ์
Enterprise+	องค์กรขนาดใหญ่หลายทีม	ระบบ governance ระดับสูง, รองรับหลาย region, ทีม support

Azure AI Foundry คาดว่าจะผสานรวมการคิดค่าใช้จ่ายภายใต้ Azure Cognitive Services หรือ Azure Machine Learning เพื่อให้จัดการค่าใช้จ่ายได้แบบศูนย์กลาง

วิธีควบคุมต้นทุนให้มีประสิทธิภาพ

เพื่อให้สามารถใช้ Azure AI Foundry อย่างคุ้มค่าและอยู่ในงบประมาณ แนะนำให้ใช้แนวทางต่อไปนี้:

ใช้ Reserved GPU Instances
หากมี workload ระยะยาว ควรสำรอง GPU VM ไว้ล่วงหน้าเพื่อรับส่วนลด
ใช้ Azure Cost Management
ตั้งงบประมาณ แจ้งเตือน และใช้ tag เพื่อแยกต้นทุนของแต่ละโปรเจกต์
เลือกโมเดลขนาดเล็ก (เช่น Phi-3)
การใช้โมเดลขนาดเล็กที่มีประสิทธิภาพช่วยลดต้นทุนได้อย่างมาก
ทดสอบใน region ที่มีราคาถูกกว่า
สร้าง environment สำหรับการทดสอบใน region ที่มีราคาถูก เพื่อประหยัดค่าพัฒนา

วิธีเริ่มต้นใช้งาน Azure AI Foundry

ขั้นตอนง่าย ๆ ในการเริ่มต้นใช้ Azure AI Foundry:

ขั้นตอนที่ 1: สมัครใช้งาน Azure
ตรวจสอบว่าคุณมี subscription ที่เปิดใช้งาน Azure Machine Learning และ AI services แล้ว

ขั้นตอนที่ 2: เข้าสู่ Azure AI Studio
เข้าสู่ระบบ Azure AI Studio ซึ่งเป็นศูนย์กลางการใช้งาน Azure AI Foundry

ขั้นตอนที่ 3: เลือกและปรับแต่งโมเดล
เลือกโมเดลที่รองรับ เช่น Phi-3, LLaMA หรือ Mistral โดยใช้ model catalog เพื่อเปรียบเทียบคุณสมบัติและต้นทุน

ขั้นตอนที่ 4: ปรับแต่งหรือ deploy โมเดล
สามารถ fine-tune ด้วยข้อมูลของคุณเอง หรือ deploy ลงแอปโดยใช้ template ที่เตรียมไว้

ขั้นตอนที่ 5: ติดตามและปรับปรุง
ใช้ Azure Monitor และ Azure ML insights เพื่อตรวจสอบการใช้งานและประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

ทำไม Azure AI Foundry Pricing จึงแข่งขันได้

Microsoft มุ่งลดอุปสรรคในการใช้ AI ระดับองค์กรโดย:

รองรับ open model ลดการผูกขาดกับผู้ให้บริการรายเดียว
เสนอราคาที่ยืดหยุ่น ปรับตามการใช้งานจริง โดยไม่มีค่าลิขสิทธิ์เริ่มต้น
มีเครื่องมือด้าน AI Safety และ Governance มาในตัว

เมื่อเปรียบเทียบกับระบบแบบปิด เช่น GPT API ของ OpenAI หรือ Google Vertex AI, Azure AI Foundry ให้ความยืดหยุ่นและควบคุมต้นทุนได้มากกว่า

สรุป

การเข้าใจ Azure AI Foundry Pricing เป็นหัวใจสำคัญในการพัฒนา AI อย่างมีประสิทธิภาพบน Microsoft Azure ด้วยโครงสร้างราคาแบบแยกส่วน บริการที่รองรับระดับองค์กร และการคิดค่าบริการตามการใช้งานจริง องค์กรสามารถวางแผนและขยายการใช้งานได้ตามความต้องการ เริ่มต้นจากขนาดเล็ก ตรวจสอบการใช้งาน และค่อย ๆ ขยายเมื่อโปรเจกต์ AI เติบโต

สนใจผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft หรือไม่ ส่งข้อความถึงเราที่นี่

สำรวจเครื่องมือดิจิทัลของเรา

หากคุณสนใจในการนำระบบจัดการความรู้มาใช้ในองค์กรของคุณ ติดต่อ SeedKM เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้ภายในองค์กร หรือสำรวจผลิตภัณฑ์อื่นๆ เช่น Jarviz สำหรับการบันทึกเวลาทำงานออนไลน์, OPTIMISTIC สำหรับการจัดการบุคลากร HRM-Payroll, Veracity สำหรับการเซ็นเอกสารดิจิทัล, และ CloudAccount สำหรับการบัญชีออนไลน์

อ่านบทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้และเครื่องมือการจัดการอื่นๆ ได้ที่ Fusionsol Blog, IP Phone Blog, Chat Framework Blog, และ OpenAI Blog.

Google Ads in AI mode

ถ้าอยากติดตามข่าวเทคโนโลยีและข่าว AI ที่กำลังเป็นกระแสทุกวัน ลองเข้าไปดูที่ เว็บไซต์นี้ มีอัปเดตใหม่ๆ ให้ตามทุกวันเลย!

ChatGPT for Enterprise helps global enterprises deploy AI strategically

Frequently Asked Questions (FAQ)

Azure AI Foundry คืออะไร?

Azure AI Foundry คือแพลตฟอร์มที่ Microsoft พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถสร้าง ประยุกต์ใช้งาน และจัดการโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเน้นความสามารถในการทำงานร่วมกับโมเดลพื้นฐาน (foundation models) และแหล่งข้อมูลภายในองค์กร

Azure AI Foundry เหมาะกับใคร?

เหมาะสำหรับองค์กรหรือทีมพัฒนา AI ที่ต้องการเครื่องมือในการจัดการโมเดล AI ระดับองค์กร โดยเฉพาะธุรกิจที่ต้องการนำโมเดล AI ไปปรับใช้กับข้อมูลภายในที่มีความละเอียดอ่อนและต้องควบคุมความเป็นส่วนตัว

Azure AI Foundry รองรับโมเดลอะไรบ้าง?

รองรับการทำงานกับ foundation models หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นโมเดลจาก OpenAI, Hugging Face, Meta หรือโมเดลที่องค์กรพัฒนาขึ้นเอง สามารถจัดการได้ภายในแพลตฟอร์มเดียว

Azure AI Foundry แตกต่างจาก Azure Machine Learning อย่างไร?

Azure AI Foundry เป็นส่วนเสริมที่เน้นการบริหารจัดการและนำโมเดลขนาดใหญ่ไปใช้งานเชิงธุรกิจได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัย ในขณะที่ Azure Machine Learning เน้นการฝึกโมเดล การปรับแต่ง และงาน ML ทั่วไป

Azure AI Foundry มีจุดเด่นอะไรที่ช่วยให้องค์กรใช้งาน AI ได้ดีขึ้น?

จุดเด่นคือการรวมเครื่องมือที่จำเป็นในการบริหารจัดการเวิร์กโฟลว์ของ AI ไว้ครบถ้วน เช่น การจัดการข้อมูล การติดตามโมเดล การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง และการผนวกรวมกับบริการ Microsoft อื่น ๆ เพื่อเร่งการนำ AI ไปใช้จริงในธุรกิจ