Google Cloud는 공정성을 보장하고 리소스 사용 및 가용성의 급증을 줄이기 위해 할당량을 사용합니다. 할당량은 Google Cloud 프로젝트에서 사용할 수 있는 Google Cloud 리소스의 양을 제한합니다. 할당량은 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 구성요소를 포함하여 다양한 리소스 유형에 적용됩니다. 예를 들어 할당량에 따라 서비스에 대한 API 호출 수, 프로젝트에서 동시에 사용하는 부하 분산기 수, 만들 수 있는 프로젝트 수가 제한될 수 있습니다. 할당량은 서비스 과부하를 방지하여 Google Cloud 사용자 커뮤니티를 보호합니다. 할당량은 자체 Google Cloud 리소스를 관리하는 데도 도움이 됩니다.
Cloud Quotas 시스템은 다음을 수행합니다.
Google Cloud 제품 및 서비스 소비량 모니터링
리소스 소비 제한
할당량 값 변경을 요청할 수 있는 수단 제공
대부분의 경우 할당량이 허용하는 것보다 더 많은 리소스를 소비하려고 하면 시스템에서 리소스에 대한 액세스를 차단하고 수행하려는 작업이 실패합니다.
할당량은 일반적으로 Google Cloud 프로젝트 수준에서 적용됩니다. 한 프로젝트의 리소스를 사용해도 다른 프로젝트에서 사용 가능한 할당량에는 영향을 미치지 않습니다. Google Cloud 프로젝트 내에서 할당량은 모든 애플리케이션과 IP 주소에 공유됩니다.
Vertex AI 리소스에도 한도 가 있습니다. 이 한도는 할당량 시스템과 관련이 없습니다. 한도는 변경할 수 없습니다.
요청 할당량
다음 할당량은 특정 프로젝트 및 지원된 리전의 Vertex AI 요청에 적용됩니다. 예를 들어 단일 프로젝트의 한 리전에서 분당 온라인 예측 요청을 최대 30,000개 사용하고 다른 지원된 리전에서도 분당 온라인 예측 요청을 30,000개 사용할 수 있습니다.
요청 유형
분당 요청 수
리소스 관리(CRUD) 요청1
600
작업 또는 장기 실행 작업(LRO) 제출 요청
60
온라인 예측 요청2
30,000
온라인 예측 요청 처리량
1.5GB
온라인 설명 요청
600
Vertex AI 텐서보드 시계열 읽기 요청
60,000
ML Metadata(CRUD) 요청
12,000
Vertex AI Vizier(CRUD) 요청
6,000
Vertex AI Feature Store 온라인 서빙 요청
300,000
Vertex ML Metadata 요청
12,000
count 토큰 또는 compute 토큰 요청 수
3,000
1 리소스 관리 요청에는 작업 이외의 요청, LRO, 온라인 예측 요청, Vertex AI Vizier 요청, ML 메타데이터 요청, Vertex AI TensorBoard Timeseries Insights API 읽기 요청, Vertex AI Feature Store 요청, Vertex AI Feature Store 스트리밍 요청 또는 벡터 검색 요청이 포함됩니다.
2 이 할당량은 공개 엔드포인트에만 적용됩니다. 비공개 엔드포인트의 분당 요청 수는 무제한입니다.
작업 또는 LRO에는 다음 요청이 포함됩니다.
데이터 세트를 만들거나 삭제합니다.
데이터를 데이터 세트에서 가져오거나 데이터 세트로 내보냅니다.
엔드포인트를 만듭니다.
커스텀 작업을 만들거나 삭제합니다.
데이터 라벨링 작업을 만들거나 삭제합니다.
초매개변수 조정 작업을 만들거나 삭제합니다.
일괄 예측 작업을 만들거나 삭제합니다.
모델을 만들거나 삭제합니다.
모델을 업로드, 삭제하거나 내보냅니다.
노트북 런타임 템플릿을 만들거나 삭제합니다.
노트북 런타임을 할당, 삭제, 시작, 업그레이드합니다.
모델 모니터를 생성, 삭제 또는 업데이트합니다.
모델 모니터링 작업을 만들거나 삭제합니다.
생성형 AI 모델의 할당량 정보는 Vertex AI의 생성형 AI 할당량 및 한도 를 참조하세요.
AutoML 모델 할당량
특정 프로젝트 및 리전의 각 데이터 유형과 객체에 적용되는 할당량은 다음과 같습니다. 예를 들어 특정 프로젝트 및 리전에서 AutoML 이미지 분류 모델을 10개, AutoML 이미지 객체 감지 모델을 10개 배포하여 총 20개의 모델을 배포할 수 있습니다.
이미지
분류
할당량
값
동시 학습 작업
5
Explainable AI 포함 동시 학습 작업
2
동시 일괄 예측 작업
5
동시 실행되는 모델 배포 작업
5
동시 실행되는 모델 배포 취소 작업
5
배포된 모델 수
10
객체 감지
할당량
값
동시 학습 작업
5
동시 일괄 예측 작업
5
배포된 모델 수
10
테이블 형식
할당량
값
동시 학습 작업
5
동시 일괄 예측 작업
5
배포된 모델 수
30
텍스트 2024년 9월 15일부터는 Vertex AI Gemini 프롬프트로 이동하고 조정해야만 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표를 맞춤설정할 수 있습니다. 텍스트 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표용 Vertex AI AutoML 모델 학습 또는 업데이트를 더 이상 사용할 수 없습니다. 2025년 6월 15일까지 기존 Vertex AI AutoML Text 모델을 계속 사용할 수 있습니다. AutoML 텍스트와 Gemini를 비교하려면 AutoML 텍스트 사용자를 위한 Gemini 를 참조하세요. Gemini에서 개선된 프롬프팅 기능을 통해 향상된 사용자 환경을 제공하는 방법에 대한 자세한 내용은 조정 소개 를 참조하세요.
조정을 시작하려면 Gemini 텍스트 모델에 대한 모델 조정 을 참조하세요.
분류
할당량
값
동시 학습 작업
5
동시 일괄 예측 작업
5
배포된 모델 수
10
할당량
값
동시 학습 작업
5
동시 일괄 예측 작업
5
배포된 모델 수
10
감정 분석
할당량
값
동시 학습 작업
5
동시 일괄 예측 작업
5
배포된 모델 수
10
동영상
동작 인식
할당량
값
동시 학습 작업
5
동시 일괄 예측 작업
5
분류
할당량
값
동시 학습 작업
5
동시 일괄 예측 작업
5
객체 추적
할당량
값
동시 학습 작업
5
동시 일괄 예측 작업
5
AutoML 모델 한도
특정 프로젝트 및 리전의 각 데이터 유형에 적용되는 한도는 다음과 같습니다. 예를 들어 특정 프로젝트 및 리전에서 일괄 요청 입력에 최대 1,000,000개의 이미지를 포함할 수 있습니다.
이미지
한도 유형
값
이미지 파일 크기
최대: 30MB
데이터 세트당 이미지
최대: 1,000,000
데이터 세트당 라벨
최소: 2 최대: 5,000
라벨당 이미지
최소: 10 권장: 1,000
일괄 입력 CSV 파일 크기
최대: 100MB
일괄 입력의 이미지 수
최대: 1,000,000
테이블 형식
한도 유형
값
최대 크기
100GB
행 수
행 1,000~200,000,000개
열 개수
열 2~1,000개
동시에 실행되는 데이터 세트 가져오기 수
가져오기 5개
CSV 파일 크기
최대: 파일당 10GB, 총 최대 100GB
텍스트 2024년 9월 15일부터는 Vertex AI Gemini 프롬프트로 이동하고 조정해야만 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표를 맞춤설정할 수 있습니다. 텍스트 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표용 Vertex AI AutoML 모델 학습 또는 업데이트를 더 이상 사용할 수 없습니다. 2025년 6월 15일까지 기존 Vertex AI AutoML Text 모델을 계속 사용할 수 있습니다. AutoML 텍스트와 Gemini를 비교하려면 AutoML 텍스트 사용자를 위한 Gemini 를 참조하세요. Gemini에서 개선된 프롬프팅 기능을 통해 향상된 사용자 환경을 제공하는 방법에 대한 자세한 내용은 조정 소개 를 참조하세요.
조정을 시작하려면 Gemini 텍스트 모델에 대한 모델 조정 을 참조하세요.
문자 수는 UTF-8 문자를 기준으로 합니다.
한도 유형
분류
항목 추출
감정 분석
학습 항목 수
10~1,000,000
50~100,000
10~100,000
데이터 세트당 라벨 수
2~5,000
1~100
2~11
라벨 이름 길이
1~32
1~32
0~10의 정수
주석 처리된 스팬 길이
해당 사항 없음
1~100자(영문 기준)
해당 사항 없음
라벨당 학습 항목 수
10~1,000,000
100~100,000
10~100,000
학습 항목 크기
10MB
5,000,000자(영문 기준)
128KB(텍스트), 20MB(PDF)
10~300,000자(텍스트)
128KB(텍스트), 2MB(PDF)
60,000자(영문 기준)
예측용으로 전송된 항목
128KB(텍스트), 2MB(PDF)
60,000자(영문 기준)
20MB
128KB(텍스트), 2MB(PDF)
60,000자(영문 기준)
일괄 요청당 항목 수
10,000
10,000
10,000
동영상
한도 유형
값
최대 동영상 길이
3시간
최대 동영상 파일 크기
50GB
데이터 세트당 최소 라벨 수
2개
라벨당 최소 동영상 수
10개(1,000개 권장)
일괄 입력 CSV 파일 크기
최대: 100MB
일괄 입력의 동영상 세그먼트 수
최대: 1,000개
커스텀 학습 모델 할당량
다음 할당량은 특정 프로젝트 및 리전의 Vertex AI 커스텀 학습 모델에 적용됩니다.
참고: CPU 또는 GPU 수는 Compute Engine의 할당량 계산에 포함되지 않습니다. 해당 숫자는 별도로 집계되며 함께 사용할 수 없습니다.
학습
할당량
값
동시 실행되는 커스텀 학습 파이프라인
2,000
리전별 학습용 N1 및 E2 CPU 수 지역 값 us-west1
2,200
us-west2
20
us-west3
2,200
us-west4
20
us-central1
2,200
us-east1
2,200
us-east4
20
us-east5
450
us-south1
450
northamerica-northeast1
2,200
northamerica-northeast2
20
southamerica-east1
20
southamerica-west1
20
europe-west2
2,200
europe-west1
2,200
europe-west4
2,200
europe-west6
20
europe-west3
2,200
europe-north1europe-central2
20
europe-west8
20
europe-west9
450
europe-southwest1asia-south1
20
asia-southeast1
2,200
asia-southeast2
2,200
asia-east2
2,200
asia-east1
2,200
asia-northeast1
2,200
asia-northeast2
20
australia-southeast1
2,200
australia-southeast2
20
asia-northeast3
2,200
me-west1
450
me-central1
450
me-central2
450
europe-west12
450
africa-south1
450
리전별 학습용 N2 CPU 수 지역 값 us-west1
20
us-west2
20
us-west3
20
us-west4
20
us-central1
450
us-east1
20
us-east4
20
us-east5
450
us-south1
20
northamerica-northeast1
20
northamerica-northeast2
20
southamerica-east1
20
southamerica-west1
20
europe-west2
20
europe-west1
20
europe-west4
450
europe-west6
20
europe-west3
20
europe-north1europe-central2
20
europe-west8
20
europe-west9
450
europe-southwest1asia-south1
20
asia-southeast1
20
asia-southeast2
20
asia-east2
20
asia-east1
450
asia-northeast1
20
asia-northeast2
20
australia-southeast1
20
australia-southeast2
20
asia-northeast3
20
me-west1
20
me-central1
450
me-central2
450
europe-west12
450
africa-south1
450
리전별 학습용 M1 CPU 수 지역 값 us-west1
0
us-west2
0
us-west3
0
us-west4
0
us-central1
0
us-east1
0
us-east4
0
us-east5
0
us-south1
0
northamerica-northeast1
0
northamerica-northeast2
0
southamerica-east1
0
southamerica-west1
0
europe-west2
0
europe-west1
0
europe-west4
0
europe-west6
0
europe-west3
0
europe-north1europe-central2
0
europe-west8
0
europe-west9
0
europe-southwest1asia-south1
0
asia-southeast1
0
asia-southeast2
0
asia-east2
0
asia-east1
0
asia-northeast1
0
asia-northeast2
0
australia-southeast1
0
australia-southeast2
0
asia-northeast3
0
me-west1
0
me-central1
0
me-central2
0
europe-west12
0
africa-south1
0
리전별 학습용 C2 CPU 수 지역 값 us-west1
20
us-west2
20
us-west3
20
us-west4
20
us-central1
450
us-east1
20
us-east4
20
us-east5
450
us-south1
20
northamerica-northeast1
20
northamerica-northeast2
20
southamerica-east1
20
southamerica-west1
20
europe-west2
20
europe-west1
20
europe-west4
450
europe-west6
20
europe-west3
20
europe-north1europe-central2
20
europe-west8
20
europe-west9
450
europe-southwest1asia-south1
20
asia-southeast1
20
asia-southeast2
20
asia-east2
20
asia-east1
450
asia-northeast1
20
asia-northeast2
20
australia-southeast1
20
australia-southeast2
20
asia-northeast3
20
me-west1
20
me-central1
20
me-central2
20
europe-west12
20
africa-south1
20
리전별 학습용 A2 CPU 수 지역 값 us-west1
사용 불가능
us-west2
사용 불가능
us-west3
사용 불가능
us-west4
사용 불가능
us-central1
무제한
us-east1
무제한
us-east4
무제한
us-east5
사용 불가능
us-south1
사용 불가능
northamerica-northeast1
사용 불가능
northamerica-northeast2
사용 불가능
southamerica-east1
사용 불가능
southamerica-west1
사용 불가능
europe-west2
사용 불가능
europe-west1
사용 불가능
europe-west4
무제한
europe-west6
사용 불가능
europe-west3
사용 불가능
europe-north1europe-central2
사용 불가능
europe-west8
사용 불가능
europe-west9
사용 불가능
europe-southwest1asia-south1
사용 불가능
asia-southeast1
무제한
asia-southeast2
사용 불가능
asia-east2
사용 불가능
asia-east1
사용 불가능
asia-northeast1
사용 불가능
asia-northeast2
사용 불가능
australia-southeast1
사용 불가능
australia-southeast2
사용 불가능
asia-northeast3
무제한
me-west1
사용 불가능
me-central1
사용 불가능
me-central2
사용 불가능
europe-west12
사용 불가능
africa-south1
사용 불가능
리전별 학습용 동시 A3 CPU 수 지역 값 us-west1
사용 불가능
us-west2
사용 불가능
us-west3
사용 불가능
us-west4
사용 불가능
us-central1
무제한
us-east1
사용 불가능
us-east4
사용 불가능
us-east5
무제한
us-south1
사용 불가능
northamerica-northeast1
사용 불가능
northamerica-northeast2
사용 불가능
southamerica-east1
사용 불가능
southamerica-west1
사용 불가능
europe-west2
사용 불가능
europe-west1
사용 불가능
europe-west4
무제한
europe-west6
사용 불가능
europe-west3
사용 불가능
europe-north1europe-central2
사용 불가능
europe-west8
사용 불가능
europe-west9
사용 불가능
europe-southwest1asia-south1
사용 불가능
asia-southeast1
무제한
asia-southeast2
사용 불가능
asia-east2
사용 불가능
asia-east1
사용 불가능
asia-northeast1
사용 불가능
asia-northeast2
사용 불가능
australia-southeast1
사용 불가능
australia-southeast2
사용 불가능
asia-northeast3
사용 불가능
me-west1
사용 불가능
me-central1
사용 불가능
me-central2
사용 불가능
europe-west12
사용 불가능
africa-south1
사용 불가능
리전별 학습용 P4 GPU 수 지역 값 us-west1
사용 불가능
us-west2
6
us-west3
사용 불가능
us-west4
사용 불가능
us-central1
6
us-east1
사용 불가능
us-east4
1
us-east5
사용 불가능
us-south1
사용 불가능
northamerica-northeast1
6
northamerica-northeast2
사용 불가능
southamerica-east1
사용 불가능
southamerica-west1
사용 불가능
europe-west2
사용 불가능
europe-west1
사용 불가능
europe-west4
6
europe-west6
사용 불가능
europe-west3
사용 불가능
europe-north1europe-central2
사용 불가능
europe-west8
사용 불가능
europe-west9
사용 불가능
europe-southwest1asia-south1
사용 불가능
asia-southeast1
6
asia-southeast2
사용 불가능
asia-east2
사용 불가능
asia-east1
사용 불가능
asia-northeast1
사용 불가능
asia-northeast2
사용 불가능
australia-southeast1
6
australia-southeast2
사용 불가능
asia-northeast3
사용 불가능
me-west1
사용 불가능
me-central1
사용 불가능
me-central2
사용 불가능
europe-west12
사용 불가능
africa-south1
사용 불가능
리전별 학습용 T4 GPU 수 지역 값 us-west1
2
us-west2
사용 불가능
us-west3
사용 불가능
us-west4
사용 불가능
us-central1
12
us-east1
2
us-east4
사용 불가능
us-east5
사용 불가능
us-south1
사용 불가능
northamerica-northeast1
사용 불가능
northamerica-northeast2
사용 불가능
southamerica-east1
사용 불가능
southamerica-west1
사용 불가능
europe-west2
6
europe-west1
사용 불가능
europe-west4
2
europe-west6
사용 불가능
europe-west3
0
europe-north1europe-central2
사용 불가능
europe-west8
사용 불가능
europe-west9
사용 불가능
europe-southwest1asia-south1
사용 불가능
asia-southeast1
1
asia-southeast2
사용 불가능
asia-east2
사용 불가능
asia-east1
사용 불가능
asia-northeast1
6
asia-northeast2
사용 불가능
australia-southeast1
사용 불가능
australia-southeast2
사용 불가능
asia-northeast3
1
me-west1
사용 불가능
me-central1
사용 불가능
me-central2
사용 불가능
europe-west12
사용 불가능
africa-south1
사용 불가능
리전별 학습용 L4 GPU 수 지역 값 us-west1
0
us-west2
사용 불가능
us-west3
사용 불가능
us-west4
사용 불가능
us-central1
0
us-east1
0
us-east4
0
us-east5
사용 불가능
us-south1
사용 불가능
northamerica-northeast1
사용 불가능
northamerica-northeast2
사용 불가능
southamerica-east1
사용 불가능
southamerica-west1
사용 불가능
europe-west2
사용 불가능
europe-west1
사용 불가능
europe-west4
0
europe-west6
사용 불가능
europe-west3
사용 불가능
europe-north1europe-central2
사용 불가능
europe-west8
사용 불가능
europe-west9
사용 불가능
europe-southwest1asia-south1
사용 불가능
asia-southeast1
0
asia-southeast2
사용 불가능
asia-east2
사용 불가능
asia-east1
사용 불가능
asia-northeast1
사용 불가능
asia-northeast2
사용 불가능
australia-southeast1
사용 불가능
australia-southeast2
사용 불가능
asia-northeast3
0
me-west1
사용 불가능
me-central1
사용 불가능
me-central2
사용 불가능
europe-west12
사용 불가능
africa-south1
사용 불가능
리전별 학습용 P100 GPU 수 지역 값 us-west1
30
us-west2
사용 불가능
us-west3
사용 불가능
us-west4
사용 불가능
us-central1
56
us-east1
30
us-east4
사용 불가능
us-east5
사용 불가능
us-south1
사용 불가능
northamerica-northeast1
사용 불가능
northamerica-northeast2
사용 불가능
southamerica-east1
사용 불가능
southamerica-west1
사용 불가능
europe-west2
사용 불가능
europe-west1
30
europe-west4
사용 불가능
europe-west6
사용 불가능
europe-west3
사용 불가능
europe-north1europe-central2
사용 불가능
europe-west8
사용 불가능
europe-west9
사용 불가능
europe-southwest1asia-south1
사용 불가능
asia-southeast1
사용 불가능
asia-southeast2
사용 불가능
asia-east2
사용 불가능
asia-east1
30
asia-northeast1
사용 불가능
asia-northeast2
사용 불가능
australia-southeast1
6
australia-southeast2
사용 불가능
asia-northeast3
사용 불가능
me-west1
사용 불가능
me-central1
사용 불가능
me-central2
사용 불가능
europe-west12
사용 불가능
africa-south1
사용 불가능
리전별 학습용 V100 GPU 수 지역 값 us-west1
6
us-west2
사용 불가능
us-west3
사용 불가능
us-west4
사용 불가능
us-central1
6
us-east1
사용 불가능
us-east4
사용 불가능
us-east5
사용 불가능
us-south1
사용 불가능
northamerica-northeast1
사용 불가능
northamerica-northeast2
사용 불가능
southamerica-east1
사용 불가능
southamerica-west1
사용 불가능
europe-west2
사용 불가능
europe-west1
사용 불가능
europe-west4
6
europe-west6
사용 불가능
europe-west3
사용 불가능
europe-north1europe-central2
사용 불가능
europe-west8
사용 불가능
europe-west9
사용 불가능
europe-southwest1asia-south1
사용 불가능
asia-southeast1
사용 불가능
asia-southeast2
사용 불가능
asia-east2
사용 불가능
asia-east1
6
asia-northeast1
사용 불가능
asia-northeast2
사용 불가능
australia-southeast1
사용 불가능
australia-southeast2
사용 불가능
asia-northeast3
사용 불가능
me-west1
사용 불가능
me-central1
사용 불가능
me-central2
사용 불가능
europe-west12
사용 불가능
africa-south1
사용 불가능
리전별 학습용 A100 GPU 수 지역 값 us-west1
사용 불가능
us-west2
사용 불가능
us-west3
사용 불가능
us-west4
사용 불가능
us-central1
8
us-east1
사용 불가능
us-east4
사용 불가능
us-east5
사용 불가능
us-south1
사용 불가능
northamerica-northeast1
사용 불가능
northamerica-northeast2
사용 불가능
southamerica-east1
사용 불가능
southamerica-west1
사용 불가능
europe-west2
사용 불가능
europe-west1
사용 불가능
europe-west4
8
europe-west6
사용 불가능
europe-west3
사용 불가능
europe-north1europe-central2
사용 불가능
europe-west8
사용 불가능
europe-west9
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12
us-east4
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europe-west4
28
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europe-west8
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asia-northeast3
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me-west1
사용 불가능
me-central1
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me-central2
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사용 불가능
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6
us-west2
사용 불가능
us-west3
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사용 불가능
us-central1
6
us-east1
사용 불가능
us-east4
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southamerica-east1
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southamerica-west1
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europe-west2
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europe-west4
6
europe-west6
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europe-west8
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europe-west9
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europe-southwest1asia-south1
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asia-southeast1
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asia-southeast2
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asia-east2
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asia-east1
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australia-southeast2
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me-central2
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리전별 제공되는 A100 GPU 수 지역 값 us-west1
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us-east4
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europe-west4
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europe-west3
사용 불가능
europe-north1europe-central2
사용 불가능
europe-west8
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europe-west9
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europe-southwest1asia-south1
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us-west2
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us-east1
해당 사항 없음
us-east4
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southamerica-east1
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us-west2
사용 불가능
us-west3
사용 불가능
us-west4
사용 불가능
us-central1
사용 불가능
us-east1
사용 불가능
us-east4
사용 불가능
us-east5
사용 불가능
us-south1
사용 불가능
northamerica-northeast1
사용 불가능
northamerica-northeast2
사용 불가능
southamerica-east1
사용 불가능
southamerica-west1
사용 불가능
europe-west2
사용 불가능
europe-west1
사용 불가능
europe-west4
사용 불가능
europe-west6
사용 불가능
europe-west3
사용 불가능
europe-north1europe-central2
사용 불가능
europe-west8
사용 불가능
europe-west9
사용 불가능
europe-southwest1asia-south1
사용 불가능
asia-southeast1
사용 불가능
asia-southeast2
사용 불가능
asia-east2
사용 불가능
asia-east1
사용 불가능
asia-northeast1
사용 불가능
asia-northeast2
사용 불가능
australia-southeast1
사용 불가능
australia-southeast2
사용 불가능
asia-northeast3
사용 불가능
me-west1
사용 불가능
me-central1
사용 불가능
me-central2
사용 불가능
europe-west12
사용 불가능
africa-south1
사용 불가능
Vertex AI Feature Store
이 섹션에서는 다음 항목에 대한 할당량과 한도를 보여줍니다.
Vertex AI Feature Store
특정 프로젝트와 리전에 적용되는 할당량은 다음과 같습니다. 예를 들어 단일 프로젝트에서 us-central1
에 200개의 온라인 서빙 노드를 지정하고 us-east4
에 다시 50개 노드를 지정할 수 있습니다.
할당량
값
분당 온라인 서빙 요청 수
300,000
최대 FeatureOnlineStore
인스턴스 수
10
분당 최대 검색 요청 수
6,000,000
프로젝트의 모든 최적화된 FeatureOnlineStore
인스턴스에서 최대 온라인 서빙 노드 수
80
모든 FeatureOnlineStore
인스턴스의 최대 FeatureView
인스턴스 수
30
Vertex AI Feature Store에는 다음과 같은 한계가 있습니다. 다음 표에는 한도 상향 조정을 요청할 수 없습니다.
한도
값
프로젝트 및 위치의 최대 FeatureGroup
리소스 수
250
FeatureGroup
내의 최대 Feature
리소스 수
10,000
엔티티당 최대 특성 데이터 크기
5MB
온라인 서빙 요청당 엔티티 ID 수(FetchFeatureValues
)
1
항목 ID의 최대 길이
4,076자(영문 기준)
최적화 온라인 서빙 노드의 스토리지 한도
200GB
Vertex AI Feature Store(기존)
특정 프로젝트와 리전에 적용되는 할당량은 다음과 같습니다. 예를 들어 단일 프로젝트에서 us-central1
에 동시 일괄 작업 75개와 europe-west4
에 다른 작업 75개를 만들 수 있습니다.
할당량
값
분당 온라인 서빙 요청 수
300,000
분당 스트리밍 수집 요청 수
60,000
분당 스트리밍 수집 쓰기 처리량
1.2GB
분당 특성 생성 요청 수
100
모든 피처스토어의 온라인 서빙 노드
30
동시 일괄 작업(수집, 제공, 삭제 특성 값 결합)
75
특성 값 삭제를 위한 동시 요청
1
모든 피처스토어의 항목 유형
75
Vertex AI Feature Store(기존)의 한도는 다음과 같습니다. 다음 표에는 한도 상향 조정을 요청할 수 없습니다.
한도
값
온라인 서빙 노드의 스토리지 한도
5TB
오프라인 저장소의 총 데이터
무제한
항목 유형당 특성
5,000
리전별 프로젝트당 일일 featurestore 생성, 업데이트, 삭제 횟수
500
스트리밍 수집의 경우 요청당 크기
1MB
스트리밍 읽기의 경우 요청당 포함할 수 있는 항목 수
100
일괄 가져오기의 경우 요청당 포함할 수 있는 파일 수
Avro의 경우 5,000 또는 CSV의 경우 500
일괄 서빙 및 내보내기의 경우 요청할 수 있는 특성 수
5,000
일괄 수집 및 스트리밍 수집의 경우 특성 데이터를 수집할 수 있는 가장 오래된 타임스탬프
현재 날짜로부터 4,000일간
Vertex AI Feature Store(기존)의 데이터 보관 한도에는 다음과 같은 기본값이 있으며, 이 값은 재정의할 수 있습니다.
데이터 보관 기본값
기본값
오프라인 저장소의 데이터 보관(값이 삭제된 이후 가장 오래된 특성 값 타임스탬프)
현재 날짜로부터 4,000일간
온라인 저장소의 데이터 보관(값이 삭제된 후 가장 오래된 특성 값 타임스탬프)
현재 날짜로부터 4,000일간
다음과 같은 방법으로 데이터 보관 한도를 재정의할 수 있습니다.
벡터 검색
다음 할당량은 각 리전에 지정된 프로젝트의 벡터 검색에 적용됩니다.
할당량
값
동시 실행 색인 생성 작업
5
동시 실행 색인 업데이트 작업
5
배포된 색인 노드 수
50
배포된 색인 N2D 노드 수
5
색인 수
100
분당 스트리밍 업데이트 요청 수
6,000
분당 스트리밍 업데이트 처리량(KB)
120,000
각 리전의 특정 프로젝트에 대한 Vertex ML Metadata에는 다음 한도가 적용됩니다.
한도
값
리소스 내 메타데이터 필드의 최대 직렬화된 크기
204,800바이트
메타데이터 스키마의 최대 직렬화된 크기
204,800바이트
Vertex AI Pipelines
각 리전의 특정 프로젝트에 대해 다음 할당량 및 한도가 Vertex AI Pipelines에 적용됩니다.
할당량
값
파이프라인 태스크 동시 실행*
600
파이프라인 동시 실행*
300
* 이 한도를 넘는 파이프라인 실행/태스크 요청은 리소스를 사용할 수 있을 때까지 큐에 추가됩니다.
Vertex AI Pipelines에는 다음 한도가 적용됩니다. 할당량과 달리 한도 상향을 요청할 수 없습니다.
한도
값
작업당 파이프라인 태스크 수
10,000
파이프라인 태스크당 입력 및 출력 아티팩트
100
파이프라인 작업당 입력 및 출력 아티팩트
10,000
파이프라인 태스크당 출력 매개변수 및 아티팩트가 포함된 JSON 페이로드의 최대 크기
131,072바이트
파이프라인 태스크의 최대 실행 시간**
7일
* 이 한도를 초과하여 실행되는 파이프라인 태스크는 취소됩니다.
Vertex AI 결정 최적화
다음 할당량과 한도는 각 리전의 특정 프로젝트에 대한 Vertex AI 결정 최적화에 적용됩니다.
Colab Enterprise 할당량 및 한도
Colab Enterprise 할당량 및 한도는 별도로 나열되어 있습니다. Colab Enterprise 할당량 및 한도 를 참조하세요.
할당량 상향 조정
Vertex AI의 할당량을 상향 조정하려면 Google Cloud 콘솔을 사용해 할당량 상향을 요청하면 됩니다.
할당량 상향 조정 요청 제출에 대한 자세한 내용은 할당량 작업 의 다음 섹션을 참조하세요.
다음 단계