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AWS 无尘室机器学习配额
您 AWS 账户 拥有 AWS Clean Rooms ML 的默认配额（以前称为限制）。
要查看 AWS Clean Rooms ML 的服务配额，请执行以下操作之一：
-
按照 Service Quotas 用户指南中的查看服务配额中的步骤进行操作，然后选择 AWS Clean Rooms ML 作为服务。
为了保持服务的性能并确保适当使用 AWS Clean Rooms ML，分配给账户的默认配额可能会根据地区因素、付款历史记录、欺诈性使用、配额增加请求的 and/or 批准进行更新。
| 名称 | 默认值 | 可调整 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 每个受众生成作业的活跃受众导出作业数 | 每个受支持的区域：25 个 | 否 | 一个受众生成作业的活跃受众导出作业数上限 |
| 每个成员的活动配置模型算法关联 | 每个受支持的区域：1,000 个 | 是 |
每个成员资格中已配置的活动模型算法关联的最大数量 |
| 每个成员的活动配置模型算法 | 每个受支持的区域：1,000 个 | 是 |
每个成员资格中已配置的活动模型算法的最大数量 |
| 每个成员的活跃自定义模型输入渠道 | 每个受支持的区域：100 个 | 是 |
每个成员的活跃自定义模型输入频道的最大数量 |
| 每个账户的最大活跃训练实例数 | 每个受支持的区域：10 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大活跃训练实例数。 |
| 每个训练模型的最大active/pending/in进度训练模型版本数 | 每个受支持的区域：100 个 | 是 |
每个训练模型可以创建的最大active/pending/in进度训练模型版本数。 |
| 每个账户的最大 ml.c4.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c4.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c4.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c4.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c4.8xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c4.8xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c4.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.c4.xlarge 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.c5.18xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c5.18xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c5.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c5.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c5.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c5.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c5.9xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c5.9xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c5.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.c5.xlarge 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.c5n.18xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c5n.18xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c5n.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c5n.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c5n.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c5n.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c5n.9xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c5n.9xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c5n.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.c5n.xlarge 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.c6i.12xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c6i.12xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c6i.16xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c6i.16xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c6i.24xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c6i.24xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c6i.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c6i.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c6i.32xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c6i.32xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c6i.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c6i.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c6i.8xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.c6i.8xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.c6i.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.c6i.xlarge 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.g4dn.12xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g4dn.12xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g4dn.16xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g4dn.16xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g4dn.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g4dn.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g4dn.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g4dn.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g4dn.8xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g4dn.8xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g4dn.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g4dn.xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g5.12xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g5.12xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g5.16xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g5.16xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g5.24xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g5.24xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g5.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g5.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g5.48xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g5.48xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g5.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g5.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g5.8xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.g5.8xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.g5.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.g5.xlarge 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.m4.10xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m4.10xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m4.16xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m4.16xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m4.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m4.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m4.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m4.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m4.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.m4.xlarge 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.m5.12xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：3 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m5.12xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m5.24xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m5.24xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m5.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：3 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m5.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m5.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：3 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m5.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m5.large 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.m5.large 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.m5.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.m5.xlarge 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.m6i.12xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m6i.12xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m6i.16xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m6i.16xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m6i.24xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m6i.24xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m6i.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m6i.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m6i.32xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m6i.32xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m6i.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m6i.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m6i.8xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m6i.8xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.m6i.large 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.m6i.large 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.m6i.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.m6i.xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.p2.16xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.p2.16xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.p2.8xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.p2.8xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.p2.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.p2.xlarge 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.p3.16xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.p3.16xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.p3.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.p3.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.p3.8xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.p3.8xlarge 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.p3dn.24xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.p3dn.24xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.p4d.24xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.p4d.24xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.p4de.24xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.p4de.24xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.p5.48xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.p5.48xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5.12xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5.12xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5.16xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5.16xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5.24xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5.24xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5.8xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5.8xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5.large 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5.large 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5.xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5d.12xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5d.12xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5d.16xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5d.16xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5d.24xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5d.24xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5d.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5d.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5d.4xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5d.4xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5d.8xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5d.8xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5d.large 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5d.large 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.r5d.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.r5d.xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.t3.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.t3.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.t3.large 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.t3.large 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.t3.medium 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.t3.medium 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.t3.xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的最大 ml.t3.xlarge 训练实例数。 |
| 每个账户的最大 ml.trn1.2xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.trn1.2xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.trn1.32xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.trn1.32xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每个账户的最大 ml.trn1n.32xlarge 训练实例数 | 每个受支持的区域：0 个 | 是 |
每个账户可用于创建训练模型的 ml.trn1n.32xlarge 训练实例的最大数量。 |
| 每位客户待处理/进行中的受众导出作业数 | 每个受支持的区域：20 个 | 否 | 每位客户待处理/进行中的受众导出作业数上限 |
| 每位客户待处理/进行中的受众生成作业数 | 每个受支持的区域：10 个 | 是 |
每位客户待处理/进行中的受众生成作业数上限 |
| 每位客户待处理/进行中的受众模型数 | 每个受支持的区域：2 个 | 是 |
每位客户待处理/进行中的受众模型训练作业数上限 |
| 每个账户的待定/正在进行的自定义模型推理任务 | 每个受支持的区域：10 个 | 是 |
每个账户的待处理/正在进行的自定义模型推理任务的最大数量 |
| 每个成员的待定/正在进行的自定义模型推理作业 | 每个受支持的区域：5 个 | 是 |
每个成员资格中待处理/正在进行的自定义模型推理作业的最大数量 |
| 每个账户的待定/正在进行的自定义模型训练作业 | 每个受支持的区域：10 个 | 是 |
每个账户的待处理/正在进行的自定义模型训练任务的最大数量 |
| 每个成员的待定/正在进行的自定义模型训练作业 | 每个受支持的区域：5 个 | 是 |
每个成员资格中待处理/正在进行的自定义模型训练作业的最大数量 |
AWS Clean Rooms ML 还有下面列出的其他配额
| 资源 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
| 自定义建模推理作业的最大持续时间 | 25 个小时 | |
| 最大交互次数 | 200 亿 |
训练数据中允许的最大交互次数。对于较大的输入，将缩减采样。 |
| 最小交互次数 | 100 万 | |
| 用于相似模型训练的最大不同用户数 | 1 亿 | 如果包含更多用户，则仅使用前 1 亿个用户（按交互次数排名）。 |
| 用于相似模型训练的最小不同用户数 | 100000 | |
| 导出相似细分（受众）作业的用户数下限 | 10000 | |
| 用于模型训练的最大不同项目数。 | 100 万 | 您最多可以包含 5000 万个项目，但仅使用最常用的 100 万个项目。 |
| 训练数据集中的最大特征列数。 | 10 | |
| 每位用户的不同项目数下限 | 2 | AWS Clean Rooms ML 要求每行或每用户都有两个或更多项目，包括重复的项目。 |
| 种子受众的大小上限 | 500,000 | |
| 种子受众的大小下限 | 500 | 训练数据提供者最低可以将此值设置为 25。 |
| APIs | 每个客户 | |
| 活跃训练数据集总数 | 500 | |
| 活跃相似模型（受众模型）总数 | 500 | |
| 配置的活跃相似模型（受众模型）总数 | 10000 | |
| 完成的相似细分（受众）生成作业总数 | 无限制 | |
| 完成的导出相似细分（受众）作业总数 | 无限制 | |
| 相似模型（受众模型）生成作业的最长持续时间 | 1 天（24 小时） | |
| 相似细分（受众）生成作业的最长持续时间 | 10 小时 | 提供种子后，Clean Rooms ML 最多需要 10 个小时来生成相似细分。如果您使用 SQL 查询作为种子数据，则除了需要 10 个小时来生成相似细分外，最多可能还需要 12 个小时来运行查询。 |
| 细分（受众）大小区间的最小百分比 | 1% | |
| 细分（受众）大小区间的最大百分比 | 20% | |
| 细分（受众）大小区间的最小绝对大小 | 不同用户数量的 1% | |
| 细分（受众）大小区间的最大绝对大小 | 不同用户数量的 20% |
Clean Rooms ML API 限制配额
AWS 账户 每个终端节点配额中每个账户的每秒 API 交易量 (TPS) 如下。
| 资源 | 速率限制 | 描述 |
|---|---|---|
CreateAudienceModel 请求速率 |
1 TPS 速率，3 TPS 突增 | 每秒的最大 CreateAudienceModel API 调用数 |
CreateConfiguredAudienceModel 请求速率 |
10 TPS | 每秒的最大 CreateConfiguredAudienceModel API 调用数 |
CreateTrainingDataset 请求速率 |
10 TPS | 每秒的最大 CreateTrainingDataset API 调用数 |
DeleteAudienceGenerationJob 请求速率 |
2 TPS 速率，10 TPS 突增 | 每秒的最大 DeleteAudienceGenerationJob API 调用数 |
DeleteAudienceModel 请求速率 |
2 TPS 速率，10 TPS 突增 | 每秒的最大 DeleteAudienceModel API 调用数 |
DeleteConfiguredAudienceModel 请求速率 |
10 TPS | 每秒的最大 DeleteConfiguredAudienceModel API 调用数 |
DeleteConfiguredAudienceModelPolicy 请求速率 |
25 TPS | 每秒的最大 DeleteConfiguredAudienceModelPolicy API 调用数 |
DeleteTrainingDataset 请求速率 |
10 TPS | 每秒的最大 DeleteTrainingDataset API 调用数 |
GetAudienceGenerationJob 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 GetAudienceGenerationJob API 调用数 |
GetAudienceModel 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 GetAudienceModel API 调用数 |
GetConfiguredAudienceModel 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 GetConfiguredAudienceModel API 调用数 |
GetConfiguredAudienceModelPolicy 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 GetConfiguredAudienceModelPolicy API 调用数 |
GetTrainingDataset 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 GetTrainingDataset API 调用数 |
ListAudienceExportJobs 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 ListAudienceExportJobs API 调用数 |
ListAudienceGenerationJobs 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 ListAudienceGenerationJobs API 调用数 |
ListAudienceModels 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 ListAudienceModels API 调用数 |
ListConfiguredAudienceModels 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 ListConfiguredAudienceModels API 调用数 |
ListTagsForResource 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 ListTagsForResource API 调用数 |
ListTrainingDatasets 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 ListTrainingDatasets API 调用数 |
PutConfiguredAudienceModelPolicy 请求速率 |
25 TPS | 每秒的最大 PutConfiguredAudienceModelPolicy API 调用数 |
StartAudienceExportJob 请求速率 |
1 TPS 速率，3 TPS 突增 | 每秒的最大 StartAudienceExportJob API 调用数 |
StartAudienceGenerationJob 请求速率 |
1 TPS 速率，5 TPS 突增 | 每秒的最大 StartAudienceGenerationJob API 调用数 |
TagResource 请求速率 |
10 TPS | 每秒的最大 TagResource API 调用数 |
UntagResource 请求速率 |
50 TPS | 每秒的最大 UntagResource API 调用数 |
UpdateConfiguredAudienceModel 请求速率 |
10 TPS | 每秒的最大 UpdateConfiguredAudienceModel API 调用数 |
|
|
10 TPS |
每秒 |
|
|
10 TPS |
每秒 |
|
|
10 TPS |
每秒 |
|
|
1 TPS 速率，3 TPS 突增 |
每秒 |
|
|
10 TPS |
每秒 |
|
|
1 TPS 速率，3 TPS 速率 |
每秒 |
|
|
50 TPS |
每秒 |
|
|
50 TPS |
每秒 |
|
|
50 TPS |
每秒 |
|
|
50 TPS |
每秒 |
|
|
50 TPS |
每秒 |
|
|
50 TPS |
每秒 |
|
|
50 TPS |
每秒 |
|
|
50 TPS |
每秒 |
|
|
50 TPS |
每秒 |
|
|
50 TPS |
每秒 |
|
|
2 TPS 速率，10 TPS 突增 |
每秒 |
|
|
2 TPS 速率，10 TPS 突增 |
每秒 |
|
|
2 TPS 速率，10 TPS 突增 |
每秒 |
|
|
2 TPS 速率，10 TPS 突增 |
每秒 |
