Azure Machine Learning의 서비스 한도
이 섹션에는 Azure Machine Learning의 기본 제한 및 제한 임계값이 나열됩니다.
Important
Azure Machine Learning에서는 배포하는 지역 외부에서 데이터를 저장하거나 처리하지 않습니다.
작업 영역
실험
| 제한 |
값 |
| 속성 |
256자 |
| 설명 |
5,000자 |
| 태그 수 |
50 |
| 태그 키의 길이 |
250자 |
| 태그 값의 길이 |
1000자 |
| 아티팩트 위치 |
1024자 |
실행
| 제한 |
값 |
| 작업 영역당 실행 |
1천만 |
| RunId/ParentRunId |
256자 |
| DataContainerId |
261자 |
| DisplayName |
256자 |
| 설명 |
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 |
| Docker 빌드 컨텍스트의 파일 수 |
100 |
| Docker 빌드 컨텍스트의 총 파일 크기 |
1MB |
메트릭
| 제한 |
값 |
| 실행당 메트릭 이름 |
50 |
| 메트릭 이름당 메트릭 행 |
1백만 |
| 메트릭 행당 열 수 |
15 |
| 메트릭 열 이름 길이 |
255자 |
| 메트릭 열 값 길이 |
255자 |
| 업로드된 일괄 처리당 메트릭 행 |
250 |
참고 항목
변수를 메트릭 이름으로 서식을 지정하기 때문에 실행당 메트릭 이름 제한에 도달하는 경우 한 열이 변수 값이고 두 번째 열이 메트릭 값인 행 메트릭을 사용하는 것이 좋습니다.
Artifacts
| 제한 |
값 |
| 실행당 아티팩트 수 |
1천만 |
| 아티팩트 경로의 최대 길이 |
5,000자 |
모델
| 제한 |
값 |
| 작업 영역당 모델 수 |
5백만 개의 모델 컨테이너/버전(이전에 삭제된 모델 포함) |
| 모델 버전당 아티팩트 수 |
1,500개 아티팩트(파일) |
제한 증가
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 증가"에서 리소스 할당량을 늘리는 방법을 알아봅니다.