Azure Machine Learning의 서비스 한도
이 섹션에는 Azure Machine Learning의 기본 제한 및 제한 임계값이 나열됩니다.
중요
Azure Machine Learning에서는 배포하는 지역 외부에 데이터를 저장하거나 처리하지 않습니다.
작업 영역
제한 | 값 |
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작업 영역 이름 | 2-32자 |
실험
제한 | 값 |
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이름 | 256자 |
Description | 5,000자 |
태그 수 | 50 |
태그 키의 길이 | 250자 |
태그 값의 길이 | 1000자 |
아티팩트 위치 | 1024자 |
실행
제한 | 값 |
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작업 영역당 실행 | 1천만 |
RunId/ParentRunId | 256자 |
DataContainerId | 261자 |
DisplayName | 256자 |
Description | 5,000자 |
속성 수 | 50 |
속성 키의 길이 | 100자 |
속성 값의 길이 | 1,000자 |
태그 수 | 50 |
태그 키의 길이 | 100 |
태그 값의 길이 | 1,000자 |
CancelUri / CompleteUri / DiagnosticsUri | 1,000자 |
오류 메시지 길이 | 3,000자 |
경고 메시지 길이 | 300자 |
입력 데이터 세트 수 | 200 |
출력 데이터 세트 수 | 20 |
사용자 지정 환경
제한 | 값 |
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Docker 빌드 컨텍스트의 파일 수 | 100 |
Docker 빌드 컨텍스트의 총 파일 크기 | 1MB |
메트릭
제한 | 값 |
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실행당 메트릭 이름 수 | 50 |
메트릭 이름당 메트릭 행 수 | 1백만 |
메트릭 행당 열 수 | 15 |
메트릭 열 이름 길이 | 255자 |
메트릭 열 값 길이 | 255자 |
업로드된 배치당 메트릭 행 수 | 250 |
참고
변수의 형식을 메트릭 이름으로 지정하기 때문에 실행당 메트릭 이름 수 제한에 도달한 경우 대신 한 열이 변수 값이고 두 번째 열이 메트릭 값인 행 메트릭을 사용하는 것이 좋습니다.
Artifacts
제한 | 값 |
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실행당 아티팩트 수 | 1천만 |
아티팩트 경로의 최대 길이 | 5,000자 |
모델
제한 | 값 |
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작업 영역당 모델 수 | 5백만 개의 모델 컨테이너/버전(이전에 삭제된 모델 포함) |
모델 버전당 아티팩트 수 | 1,500개 아티팩트(파일) |
제한 늘리기
개별 작업 영역에 대한 일부 제한을 늘릴 수 있습니다. 리소스 할당량을 늘리는 방법을 알아보려면 "리소스 할당량 관리 및 늘리기"를 참조하세요.
다음 단계
- "리소스 할당량 관리 및 늘리기"에서 리소스 할당량을 늘리는 방법에 대해 알아봅니다.
피드백
https://aka.ms/ContentUserFeedback
출시 예정: 2024년 내내 콘텐츠에 대한 피드백 메커니즘으로 GitHub 문제를 단계적으로 폐지하고 이를 새로운 피드백 시스템으로 바꿀 예정입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.다음에 대한 사용자 의견 제출 및 보기