本文介绍使用 AutoML Vision Object Detection 时涉及的当前 API 限制和用量配额。 如果这些限制和用量配额发生任何更改，我们会相应地更新本页面以反映这些更改。
这些配额适用于每个 AutoML Vision Object Detection 项目，由使用该项目的所有应用和 IP 地址分享。
如果您想要将配额修改为不超过其上限的水平，请从 Google Cloud Platform Console 的配额页面中选择修改配额。修改 Cloud AutoML API 的配额。 如果您要申请将配额增加到超过其上限的水平，请修改配额并输入要申请增加的额度和相关理由，然后提交您的更新信息。 我们会在收到申请后通知您，并且可能会与您联系以详细了解您的申请。审核完成后，无论您的申请是否得到批准，我们都会通知您。
AutoML Vision Object Detection 对创建模型、人工加标签和向模型发出请求的操作有配额限制。
建模配额
| 活动 | 默认配额 |
|---|---|
| 并发模型训练（创建）请求数 | 5 |
请求配额
AutoML Vision Object Detection 的当前用量配额是每个项目每分钟 600 个非预测请求。这些配额共同应用于所有已部署的模型。
在线预测请求配额
AutoML Vision Object Detection 每分钟的在线预测数取决于部署的节点数。如价格页面所述，许多客户发现，一个节点时最多可提供 1.5 QPS 的服务能力。您可以在部署模型时调整节点数量。不过，项目中所有已部署模型的节点总数受到下列配额的限制。
| 活动 | 默认配额 |
|---|---|
| 已部署的模型节点数 | 10 |
离线批量预测请求数
AutoML Vision Object Detection 的当前用量配额是每个项目 5 个并发批量预测请求。这些配额会共同应用于项目中所有已部署的模型。
限制
| 限制类型 | 值 |
|---|---|
| 图片文件大小 | 最大值：30 MB |
| 每个数据集的图片数 | 最大值：100 万 |
| 每个数据集的标签数 | 最小值：1 最大值：1,000 |
| 每个标签的图片数 | 最小值：10 推荐值：1,000 |
| 批量输入 CSV 文件大小 | 最大值：100 MB |
| 批量输入的图片数 | 最大值：30 万 |
在 Google Cloud 控制台上查看配额
您可以在 Google Cloud 控制台中通过两种主要方式查看当前的配额限制：
首先从服务菜单中选择 Cloud AutoML API，在配额页面中找到特定的操作配额。选中服务：Cloud AutoML API 后，您可以选择相应的指标。
示例：
| 操作说明 | 方法名称 | 控制台中的指标名称 |
|---|---|---|
| 图片分类：同时进行模型训练 | projects.locations.models.create |
“图片分类并发模型创建请求” |
| 图片分类：在线预测 | projects.locations.models.predict |
“每分钟图片分类在线预测请求数” |
| 对象检测：同时进行模型训练 | projects.locations.models.create |
“图片对象检测并发模型创建请求” |
| 对象检测：同时进行离线批量预测 | projects.locations.models.batchPredict |
“图片对象检测并发批量预测请求” |
配额页面：
