このドキュメントでは、AutoML Vision の使用に関する現在の上限と使用量割り当てについて説明します。これらの上限や使用量割り当てに変更があったときは、このページにもその変更が反映されます。
これらの割り当ては、AutoML Vision の各プロジェクトに適用され、特定のプロジェクトを使用するすべてのアプリケーションと IP アドレスで共有されます。
Google Cloud Platform ダッシュボードの [割り当て] ページで [割り当てを編集] を選択すると、割り当てを編集して最大値まで増やすことができます。Cloud AutoML API の割り当てを編集します。 割り当ての上限引き上げをリクエストするには、割り当てを編集して必要な上限とその理由を設定し、更新内容を送信します。 リクエストが受信されると、通知が届きます。リクエストの詳細について確認をさせていただく場合もあります。リクエストの審査が完了すると、承認または却下の結果が通知されます。
AutoML Vision では、データのインポート、モデルの作成、モデルへのリクエストに割り当てが関連付けられています。
データ インポートの割り当て
アクティビティ | デフォルトの割り当て |
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同時実行可能なデータ インポート リクエストの数 | 4 |
モデル作成の割り当て
アクティビティ | デフォルトの割り当て |
---|---|
1 分あたりのモデル作成リクエスト数 | 10 |
同時実行可能なモデル トレーニング リクエストの数 | 5 |
リクエストの割り当て
AutoML Vision の現在の使用量割り当ては、予測リクエスト以外についてプロジェクトごとに 1 分あたり 600 件です。この使用量割り当ては、デプロイするすべてのモデルの合算に対して適用されます。
オンライン予測リクエスト
ベータ版の更新後にデプロイされたモデルの場合、AutoML Vision の 1 分あたりのオンライン予測数は、デプロイされたノードの数に基づきます。ノードの数は、モデルをデプロイするときに調整できます。ただし、プロジェクトでデプロイされるすべてのモデルにわたるノードの総数には、次の割り当てが適用されます。
アクティビティ | デフォルトの割り当て |
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デプロイされるモデルのノードの数 | 10 |
オフライン バッチ予測リクエスト
AutoML Vision の現在の使用量割り当ては、同時バッチ予測リクエストについてプロジェクトごとに 1 分あたり 5 件です。この割り当ては、すべてのモデルの合算に対して適用されます。
上限
上限の対象 | 値 |
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画像ファイルサイズ | 最大: 30 MB |
データセット 1 つあたりの画像数 | 最大: 1,000,000 |
データセット 1 つあたりのラベル数 | 最小: 2 最大: 5,000 |
ラベル 1 つあたりの画像数 | 最小: 10 推奨: 1,000 |
バッチ入力 CSV ファイルサイズ | 最大: 100 MB |
バッチ入力内の画像数 | 最大: 1,000,000 |