In diesem Abschnitt werden die grundlegenden Grenzwerte und Drosselungsschwellenwerte in Azure Machine Learning aufgelistet.
Wichtig
Azure Machine Learning speichert oder verarbeitet Ihre Daten nicht außerhalb der Region, in der Sie sie bereitstellen.
Arbeitsbereiche
Begrenzung
Wert
Arbeitsbereichname
2-32 Zeichen
Experimente
Begrenzung
Wert
Name
256 Zeichen
BESCHREIBUNG
5\.000 Zeichen
Anzahl von Tags
50
Länge des Tagschlüssels
250 Zeichen
Länge des Tagwerts
1.000 Zeichen
Artefaktspeicherort
1.024 Zeichen
Ausführungen
Begrenzung
Wert
Ausführungen pro Arbeitsbereich
10 Millionen
RunId/ParentRunId
256 Zeichen
DataContainerId
261 Zeichen
DisplayName
256 Zeichen
BESCHREIBUNG
5\.000 Zeichen
Anzahl von Eigenschaften
50
Länge des Eigenschaftsschlüssels
100 Zeichen
Länge des Eigenschaftswerts
1\.000 Zeichen
Anzahl von Tags
50
Länge des Tagschlüssels
100
Länge des Tagwerts
1\.000 Zeichen
CancelUri/CompleteUri/DiagnosticsUri
1\.000 Zeichen
Länge der Fehlermeldung
3\.000 Zeichen
Länge der Warnmeldung
300 Zeichen
Anzahl von Eingabedatasets
200
Anzahl von Ausgangsdatasets
20
Benutzerdefinierte Umgebungen
Begrenzung
Wert
Anzahl der Dateien im Docker-Buildkontext
100
Gesamtgröße der Dateien im Docker-Buildkontext
1 MB
Metriken
Begrenzung
Wert
Metriknamen pro Ausführung
50
Metrikzeilen pro Metrikname
1 Mio.
Spalten pro Metrikzeile
15
Länge des Namens der Metrikspalte
255 Zeichen
Länge des Werts der Metrikspalte
255 Zeichen
Metrikzeilen pro hochgeladenem Batch
250
Hinweis
Wenn Sie an die Grenze der Metriknamen pro Ausführung stoßen, da Sie Variablen im Metriknamen formatieren, sollten Sie stattdessen eine Zeilenmetrik verwenden, bei der eine Spalte der Variablenwert und die zweite Spalte der Metrikwert ist.
Artifacts
Begrenzung
Wert
Anzahl von Artefakten pro Ausführung
10 Millionen
Maximale Länge des Artefaktpfads
5\.000 Zeichen
Modelle
Begrenzung
Wert
Anzahl von Modellen pro Arbeitsbereich
5 Millionen Modellcontainer/-versionen (einschließlich zuvor gelöschter Modelle)