管理表格工作流的配额
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
如果您在运行端到端 AutoML 表格工作流时收到与配额相关的错误,则可能需要申请更高的配额。如需了解详情,请参阅查看和管理配额。
下表显示了我们建议您设置的配额。我们建议您将配额值设置为并发训练作业 (num_concurrent_pipeline
) 和所请求区域内 CPU 数的函数。仅当您的工作流使用默认 Compute Engine 资源配置时,建议值才有效。
服务 |
配额 |
建议 |
Compute Engine API |
CPU |
num_concurrent_pipeline x 440 个 CPU |
Compute Engine API |
永久性磁盘(标准,单位为 GB) |
num_concurrent_pipeline x 5 TB 永久性磁盘 |
Vertex AI API |
每个区域的 N1/E2 机器类型受限的图片训练 CPU |
num_concurrent_pipeline x 440 个 CPU |
Vertex AI API |
每个区域的受限图片训练总永久性磁盘 SSD 存储空间 (GB) |
num_concurrent_pipeline x 8 TB 永久性磁盘 |
Vertex AI API |
每个区域每分钟的资源管理 (CRUD) 请求数 |
num_concurrent_pipeline x 150 |
Vertex AI API |
每个区域每分钟的作业或 LRO 提交请求数 |
num_concurrent_pipeline x 6 |
后续步骤
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最后更新时间 (UTC):2024-03-15。
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