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Wenn Sie beim Ausführen eines tabellarischen Workflows für End-to-End AutoML einen Fehler im Zusammenhang mit Kontingenten erhalten, müssen Sie möglicherweise ein höheres Kontingent anfordern. Weitere Informationen finden Sie unter Kontingente aufrufen und verwalten.
In der folgenden Tabelle sind die Kontingente aufgeführt, die wir empfehlen. Wir empfehlen, die Kontingentwerte als Funktion der Anzahl der gleichzeitigen Trainingsjobs (num_concurrent_pipeline) und der Anzahl der CPUs in der angeforderten Region festzulegen. Die empfohlenen Werte gelten nur, wenn Sie die Standardkonfiguration der Compute Engine-Ressourcen für Ihren Workflow verwenden.
Dienst
Kontingent
Empfehlung
Compute Engine API
CPUs
num_concurrent_pipeline × 440 CPUs
Compute Engine API
Nichtflüchtiger Standardspeicher (GB)
num_concurrent_pipeline x 5 TB nichtflüchtiger Speicher
Vertex AI API
CPUs für eingeschränktes Bildtraining für N1/E2-Maschinentypen pro Region
num_concurrent_pipeline × 440 CPUs
Vertex AI API
Nichtflüchtiger SSD-Speicherplatz (GB) für eingeschränktes Bildtraining insgesamt pro Region
num_concurrent_pipeline x nichtflüchtiger Speicher mit 8 TB
Vertex AI API
Resource Management (CRUD)-Anfragen pro Minute und Region
num_concurrent_pipeline x 150
Vertex AI API
Anfragen zum Einreichen von Jobs oder LROs pro Minute und Region
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