Limites do sistema - Amazon Machine Learning

Não estamos mais atualizando o serviço Amazon Machine Learning nem aceitando novos usuários para ele. Essa documentação está disponível para usuários existentes, mas não estamos mais atualizando-a. Para obter mais informações, consulte O que é o Amazon Machine Learning.

Limites do sistema

A fim de oferecer um serviço mais eficiente e confiável, o Amazon ML impõe certos limites para as solicitações feitas no sistema. A maioria dos problemas de ML se adapta facilmente a essas restrições. No entanto, se você descobrir que seu uso do Amazon ML está sendo restrito por esses limites, poderá entrar em contato com o atendimento ao cliente da AWS e solicitar um aumento no limite. Por exemplo, você pode ter um limite de cinco para o número de trabalhos que pode executar simultaneamente. Se você achar que, muitas vezes, trabalhos ficam na fila esperando por recursos devido a esse limite, provavelmente convém aumentar esse limite para a conta.

A tabela a seguir mostra os limites por conta padrão no Amazon ML. Nem todos esses limites podem ser aumentados pelo atendimento ao cliente da AWS.

Limit Type (Tipo de limite)

System Limit (Limite do sistema)

Tamanho de cada observação

100 KB

Tamanho dos dados de treinamento *

100 GB

Tamanho de entrada de previsões em lote

1 TB

Tamanho de entrada de previsões em lote (número de registros)

100 milhões

Número de variáveis em um arquivo de dados (schema)

1.000

Complexidade da receita (número de variáveis de saída processadas)

10.000

TPS para cada endpoint de previsão em tempo real

200

Total de TPS para todos os endpoints de previsão em tempo real

10.000

Total de RAM para todos os endpoints de previsão em tempo real

10 GB

Número de trabalhos simultâneos

25

Maior tempo de execução para qualquer trabalho

7 dias

Número de classes para modelos de ML multiclasse

100

Tamanho do modelo de ML

No mínimo 1 MB, no máximo 2 GB

Número de tags por objeto

50

  • O tamanho dos seus arquivos de dados é limitado para garantir que os trabalhos terminam em tempo hábil. Os trabalhos que foram executados por mais de sete dias serão encerrados automaticamente, o que resulta em um status FAILED.