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Vos utilisateurs peuvent utiliser AWS des ressources dans des quantités supérieures à celles spécifiées par leurs quotas. Si vos utilisateurs sont limités en ressources et rencontrent des erreurs dans SageMaker Canvas, vous pouvez demander une augmentation de quota pour eux.
Pour plus de détails sur les quotas d' SageMaker IA et sur la manière de demander une augmentation de quota, consultez la section Quotas.
Amazon SageMaker Canvas utilise les services suivants pour traiter les demandes de vos utilisateurs :
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SageMaker Pilote automatique Amazon
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Domaine Amazon SageMaker Studio Classic
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Amazon Forecast
Pour obtenir la liste des quotas disponibles pour les opérations SageMaker Canvas qui ne sont pas utilisées pour prévoir les données de séries chronologiques, consultez la section Points de terminaison et quotas Amazon SageMaker AI.
Pour obtenir la liste des quotas disponibles pour les opérations SageMaker Canvas utilisées pour prévoir les données de séries chronologiques, consultez Amazon Forecast endpoints and quotas.
Demande d'augmentation du nombre d'instances pour créer des modèles personnalisés
Lorsque vous créez un modèle personnalisé, si vous rencontrez une erreur lors de l'analyse post-création qui vous indique d'augmenter votre quota pour les instances ml.m5.2xlarge, utilisez les informations suivantes pour résoudre le problème.
Vous devez augmenter le quota de point de terminaison SageMaker AI Hosting pour le type d'ml.m5.2xlargeinstance à une valeur non nulle dans votre AWS compte. Après avoir créé un modèle, SageMaker Canvas héberge le modèle sur un point de terminaison d'hébergement SageMaker AI et utilise le point de terminaison pour générer l'analyse post-création. Si vous n'augmentez pas le quota de compte par défaut de 0 pour les ml.m5.2xlarge instances, SageMaker Canvas ne peut pas terminer cette étape et génère une erreur lors de l'analyse après la création.
Pour la procédure d'augmentation du quota, voir Demande d'augmentation de quota dans le Guide de l'utilisateur du Service Quotas.
