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테이블 형식 워크플로의 할당량 관리
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
엔드 투 엔드 AutoML에 대해 테이블 형식 워크플로를 실행하는 동안 할당량 관련 오류가 발생하면 더 높은 할당량을 요청해야 할 수 있습니다. 자세한 내용은 할당량 보기 및 관리 를 참조하세요.
다음 표는 권장되는 설정 할당량을 보여줍니다. 동시 학습 작업 수(num_concurrent_pipeline
) 및 요청된 리전의 CPU 수에 따라 할당량 값을 설정하는 것이 좋습니다. 권장 값은 워크플로에 대해 기본 Compute Engine 리소스 구성을 사용하는 경우에만 유효합니다.
서비스
할당량
권장사항
Compute Engine API
CPU
num_concurrent_pipeline
x 440 CPU
Compute Engine API
Persistent Disk Standard(GB)
num_concurrent_pipeline
x 5TB 영구 디스크
Vertex AI API
리전별 N1/E2 머신 유형에 대한 제한된 이미지 학습 CPU
num_concurrent_pipeline
x 440 CPU
Vertex AI API
리전별 제한된 이미지 학습 총 영구 디스크 SSD 스토리지(GB)
num_concurrent_pipeline
x 8TB 영구 디스크
Vertex AI API
리전별 분당 리소스 관리(CRUD) 요청
num_concurrent_pipeline
x 150
Vertex AI API
리전별 분당 작업 또는 LRO 제출 요청
num_concurrent_pipeline
x 6
다음 단계
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달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스 에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스 에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책 을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2024-02-16(UTC)
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