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AWS Clean Rooms ML 端點和配額
若要以程式設計方式連線至 AWS 服務，您可以使用 endpoint. AWS services，在服務支援的部分或全部 AWS 區域中提供下列端點類型：IPv4 端點、雙堆疊端點和 FIPS 端點。有些 服務提供全域端點。如需詳細資訊，請參閱AWS 服務端點。
服務配額也稱為限制，是 AWS 您的帳戶的服務資源或操作數量上限。如需詳細資訊，請參閱AWS 服務配額。
以下是此服務的服務端點和服務配額。
服務端點
| 區域名稱 | 區域 | 端點 | 通訊協定 |
|---|---|---|---|
| 美國東部 (俄亥俄) | us-east-2 |
cleanrooms-ml.us-east-2.amazonaws.com cleanrooms-ml.us-east-2.api.aws |
HTTPS |
| 美國東部 (維吉尼亞北部) | us-east-1 |
cleanrooms-ml.us-east-1.amazonaws.com cleanrooms-ml.us-east-1.api.aws |
HTTPS |
| 美國西部 (奧勒岡) | us-west-2 |
cleanrooms-ml.us-west-2.amazonaws.com cleanrooms-ml.us-west-2.api.aws |
HTTPS |
| 亞太區域 (首爾) | ap-northeast-2 |
cleanrooms-ml.ap-northeast-2.amazonaws.com cleanrooms-ml.ap-northeast-2.api.aws |
HTTPS |
| 亞太區域 (新加坡) | ap-southeast-1 |
cleanrooms-ml.ap-southeast-1.amazonaws.com cleanrooms-ml.ap-southeast-1.api.aws |
HTTPS |
| 亞太區域 (雪梨) | ap-southeast-2 |
cleanrooms-ml.ap-southeast-2.amazonaws.com cleanrooms-ml.ap-southeast-2.api.aws |
HTTPS |
| 亞太區域 (東京) | ap-northeast-1 |
cleanrooms-ml.ap-northeast-1.amazonaws.com cleanrooms-ml.ap-northeast-1.api.aws |
HTTPS |
| 歐洲 (法蘭克福) | eu-central-1 |
cleanrooms-ml.eu-central-1.amazonaws.com cleanrooms-ml.eu-central-1.api.aws |
HTTPS |
| 歐洲 (愛爾蘭) | eu-west-1 |
cleanrooms-ml.eu-west-1.amazonaws.com cleanrooms-ml.eu-west-1.api.aws |
HTTPS |
| 歐洲 (倫敦) | eu-west-2 |
cleanrooms-ml.eu-west-2.amazonaws.com cleanrooms-ml.eu-west-2.api.aws |
HTTPS |
| 歐洲 (斯德哥爾摩) | eu-north-1 |
cleanrooms-ml.eu-north-1.amazonaws.com cleanrooms-ml.eu-north-1.api.aws |
HTTPS |
Service Quotas
| 名稱 | 預設 | 可調整 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 每個對象產生任務的作用中對象匯出任務 | 每個受支援的區域：25 | 否 | 對象產生任務的作用中對象匯出任務數量上限 |
| 每個成員資格的作用中設定模型演算法關聯 | 每個受支援的區域：1,000 | 是 |
每個成員資格的作用中設定模型演算法關聯數目上限 |
| 每個成員資格的作用中設定模型演算法 | 每個受支援的區域：1,000 | 是 |
每個成員資格的作用中設定模型演算法數目上限 |
| 每個成員資格的作用中自訂模型輸入通道 | 每個受支援的區域：100 | 是 |
每個成員資格的作用中自訂模型輸入通道數量上限 |
| 每個帳戶作用中訓練執行個體的數量上限 | 每個受支援的區域：10 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的作用中訓練執行個體數目上限。 |
| 每個訓練模型的active/pending/in進行中訓練模型版本數量上限 | 每個受支援的區域：100 | 是 |
每個訓練模型可建立的active/pending/in進行中訓練模型版本數量上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c4.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c4.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c4.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c4.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c4.8xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c4.8xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c4.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c4.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c5.18xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c5.18xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c5.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c5.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c5.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c5.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c5.9xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c5.9xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c5.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c5.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c5n.18xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c5n.18xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c5n.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c5n.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c5n.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c5n.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c5n.9xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c5n.9xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c5n.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c5n.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c6i.12xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c6i.12xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c6i.16xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c6i.16xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c6i.24xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c6i.24xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c6i.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c6i.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c6i.32xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c6i.32xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c6i.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c6i.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c6i.8xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c6i.8xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.c6i.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.c6i.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g4dn.12xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g4dn.12xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g4dn.16xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g4dn.16xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g4dn.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g4dn.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g4dn.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g4dn.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g4dn.8xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g4dn.8xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g4dn.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g4dn.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g5.12xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g5.12xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g5.16xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g5.16xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g5.24xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g5.24xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g5.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g5.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g5.48xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g5.48xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g5.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g5.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g5.8xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g5.8xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.g5.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.g5.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m4.10xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m4.10xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m4.16xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m4.16xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m4.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m4.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m4.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m4.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m4.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m4.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m5.12xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：3 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m5.12xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m5.24xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m5.24xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m5.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：3 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m5.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m5.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：3 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m5.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m5.large 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m5.large 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m5.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m5.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m6i.12xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m6i.12xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m6i.16xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m6i.16xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m6i.24xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m6i.24xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m6i.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m6i.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m6i.32xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m6i.32xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m6i.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m6i.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m6i.8xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m6i.8xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m6i.large 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m6i.large 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.m6i.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.m6i.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.p2.16xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.p2.16xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.p2.8xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.p2.8xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.p2.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.p2.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.p3.16xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.p3.16xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.p3.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.p3.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.p3.8xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.p3.8xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.p3dn.24xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.p3dn.24xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.p4d.24xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.p4d.24xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.p4de.24xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.p4de.24xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.p5.48xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.p5.48xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5.12xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5.12xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5.16xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5.16xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5.24xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5.24xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5.8xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5.8xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5.large 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5.large 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5d.12xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5d.12xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5d.16xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5d.16xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5d.24xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5d.24xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5d.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5d.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5d.4xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5d.4xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5d.8xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5d.8xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5d.large 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5d.large 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.r5d.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.r5d.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.t3.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.t3.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.t3.large 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.t3.large 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.t3.medium 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.t3.medium 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.t3.xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.t3.xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.trn1.2xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.trn1.2xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.trn1.32xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.trn1.32xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個帳戶的 ml.trn1n.32xlarge 訓練執行個體數目上限 | 每個支援的區域：0 | 是 |
每個帳戶可用於建立訓練模型的 ml.trn1n.32xlarge 訓練執行個體數目上限。 |
| 每個客戶的待定/進行中對象匯出任務 | 每個受支援的區域：20 | 否 | 每個客戶待處理/進行中對象匯出任務的數量上限 |
| 每個客戶的待定/進行中對象產生任務 | 每個受支援的區域：10 | 是 |
每個客戶待定/進行中對象產生任務的數量上限 |
| 每個客戶的待定/進行中對象模型 | 每個支援的區域：2 | 是 |
每個客戶待處理/進行中對象模型訓練任務的數量上限 |
| 每個帳戶的待定/進行中自訂模型推論任務 | 每個受支援的區域：10 | 是 |
每個帳戶的待處理/進行中自訂模型推論任務數量上限 |
| 每個成員資格的待處理/進行中自訂模型推論任務 | 每個受支援的區域：5 | 是 |
每個成員資格的待處理/進行中自訂模型推論任務數量上限 |
| 每個帳戶的待定/進行中自訂模型訓練任務 | 每個受支援的區域：10 | 是 |
每個帳戶的待處理/進行中自訂模型訓練任務數量上限 |
| 每個成員資格的待定/進行中自訂模型訓練任務 | 每個受支援的區域：5 | 是 |
每個成員資格的待處理/進行中自訂模型訓練任務數量上限 |
如需詳細資訊，請參閱《AWS Clean Rooms ML 使用者指南》中的 ML 配額。 AWS Clean Rooms
