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# Feature Processor の制約、制限、クォータ
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Amazon SageMaker Feature Store の Feature Processing は、SageMaker AI 機械学習 (ML) のリネージトラッキングに依存しています。Feature Store Feature Processor は、リネージコンテキストを使用して Feature Processing Pipelines とパイプラインのバージョンを表し、追跡します。各 Feature Store Feature Processor は、少なくとも 2 つのリネージコンテキスト (1 つは Feature Processing パイプライン用、もう 1 つはバージョン用) を消費します。Feature Processing パイプラインの入力または出力データソースが変更されると、追加のリネージコンテキストが作成されます。SageMaker AI ML リネージュ制限を更新するには、 に連絡して制限の引き上げ AWS をサポートします。Feature Store Feature Processor が使用するリソースのデフォルト制限は次のとおりです。SageMaker AI ML リネージトラッキングの詳細については、「[Amazon SageMaker ML 系統追跡](lineage-tracking.md)」を参照してください。

SageMaker AI クォータの詳細については、「[Amazon SageMaker AI エンドポイントとクォータ](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html)」を参照してください。

リージョンごとのリネージ制限
+ コンテキスト — 500 (ソフト制限)
+ アーティファクト — 6,000 (ソフト制限)
+ アソシエーション — 6,000 (ソフト制限)

リージョンごとのトレーニング制限
+ トレーニングジョブの最長の実行時間 – 432,000 秒
+ トレーニングジョブあたりの最大インスタンス数 – 20
+ 現在のリージョンにおいて、このアカウントで実行できる 1 秒あたりの `CreateTrainingJob` リクエストの最大数 – 1 TPS
+ クラスター再利用のキープアライブ期間 — 3,600 秒

リージョンあたりのパイプラインと同時パイプライン実行の最大数
+ 各アカウントで許可されるパイプラインの最大数 – 500
+ 各アカウントで許可される同時パイプライン実行の最大数 – 20
+ パイプライン実行がタイムアウトする時間 – 672 時間